人工智能Java代码示例：聚类与神经网络应用

本资源是一份关于人工智能编程的示例代码，主要使用Java语言编写，涉及到的主要知识点包括聚类分析、神经网络和自组织映射(SOM)算法。以下是详细的内容概述： 1. **聚类分析**: - 首先，代码展示了如何使用K-means算法对二维数据进行聚类，通过`nngenc`函数生成了`X`中的数据点，并设置了5个聚类中心（`clusters=5`）。代码生成了一个散点图，显示了聚类结果。 2. **神经网络基础**: - `newc`函数用于创建一个具有5个节点的神经网络，权重初始化为0.1。这部分展示了网络结构的基本构建。 3. **网络训练与权重更新**: - 使用`train`函数对网络进行训练，设置了7个迭代周期（`epochs=7`）。训练后，权重`w`被更新，分别绘制了初始权重和训练后的权重图，对比展示网络学习效果。 4. **自组织映射(SOM)**: - `newsom`函数创建了一个SOM网络，用于将输入数据降维到2维空间。`plotsom`函数用于可视化网络的权值分布，以及不同迭代次数下权重的变化。 5. **网络模拟与预测**: - 通过`sim`函数，代码演示了如何利用训练好的网络对新的输入向量进行分类或预测，如`p=[0.6;0.8]`和`P=[-3 -2 -20000 +2 +2 ...]`。 6. **性能评估与可视化**: - 对于不同的输入数据集，如1000个随机点，代码绘制了输入数据的散点图，并展示了网络在不同训练次数下的预测结果，以及最终网络对特定输入的响应。 整个资源涵盖了从数据预处理、模型构建、训练到性能评估的完整过程，展示了人工智能编程中常用的一些基本方法和技巧。开发者可以通过这个示例代码了解如何在Java中实现和应用这些算法，对人工智能的基础理论和实践操作有深入理解。