这篇文章主要介绍“matlab怎么实现自组织竞争神经网络”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“matlab怎么实现自组织竞争神经网络”文章能帮助大家解决问题。

创新互联成立与2013年，先为沙坡头等服务建站，沙坡头等地企业，进行企业商务咨询服务。为沙坡头企业网站制作PC+手机+微官网三网同步一站式服务解决您的所有建站问题。

competlayer函数创建一个竞争网络层，根据输入样本之间的相似性对其进行分类，分类的类别数是给定的，且总是倾向于给每一个类别分配相同数目的样本，尽量均衡地进行分类。

inputs = iris_dataset;

% 载入数据

net = competlayer(3);

% 创建竞争网络

net = train(net,inputs);

 

% 训练

outputs = net(inputs);

% 分类

classes = vec2ind(outputs);

% 格式转换。classes为分类结果

selforgmap函数利用数据本身的相似性和拓扑结构对数据进行聚类。

x = simplecluster_dataset;

figure

 

plot(x(1,:),x(2,:),'o')

set(gcf,'color','w')

title('原始数据')

net = selforgmap([8 8]);

% 创建自组织映射网络

net = train(net,x);

 

% 训练

y = net(x);

classes = vec2ind(y);

figure

 

hist(classes,64)

% 显示聚类结果

set(gcf,'color','w')

title('聚类结果')

xlabel('类别')

ylabel('类别包含的样本数量')

figure

 

plotsompos(net,x)           

% 显示类别中心点的位置

net = selforgmap([2,3]);

net = train(net,x);

 

y = net(x);

classes = vec2ind(y);

figure

 

hist(classes,6)

% 6个类别包含的样本个数

figure

 

plotsomhits(net,x)          

% 显示每个类别的个数

figure

 

plotsompos(net,x)           

% 显示类别中心点的位置

数据文件均为MATLAB自带的用于聚类的数据

关于“matlab怎么实现自组织竞争神经网络”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识，可以关注创新互联行业资讯频道，小编每天都会为大家更新不同的知识点。

当前题目：matlab怎么实现自组织竞争神经网络
当前URL：http://chengdu.cdxwcx.cn/article/ggdioc.html