matlab代码实现写的SOM算法

资 源 简 介

matlab代码实现写的SOM算法

详 情 说 明

自组织映射（SOM）是一种无监督学习神经网络，常用于数据可视化和聚类分析。MATLAB提供了便捷的工具实现SOM算法，其核心在于通过竞争学习将高维数据映射到低维空间（通常是二维网格），同时保留数据的拓扑结构。

### 实现思路 初始化网络：通常采用随机初始化或PCA初始化权重向量，构建二维神经元网格。 竞争阶段：对每个输入样本，计算其与所有神经元权重的距离（如欧氏距离），选择距离最小的神经元作为获胜节点（BMU）。 协作更新：根据邻域函数（如高斯函数）确定获胜节点周围神经元的更新范围，靠近BMU的神经元权重调整幅度更大。 权重调整：结合学习率和邻域函数，迭代更新神经元权重，使网络逐渐适应输入数据的分布。 收敛判断：通过预设的迭代次数或权重变化阈值终止训练。

### 扩展思考 参数调优：学习率和邻域半径通常随时间衰减，可尝试线性、指数等衰减策略。 可视化：MATLAB的`plotsom`函数可直接显示SOM网格、权重距离（U-Matrix）或样本分布。 应用场景：适用于客户分群、图像压缩、异常检测等领域，尤其适合探索高维数据的底层结构。

通过调整网络尺寸、学习率等参数，用户可平衡算法的收敛速度与聚类精度。MATLAB的矩阵运算优势能高效处理SOM的向量化计算。