自组织地图

资 源 简 介

自组织地图

详 情 说 明

自组织地图（Self-Organizing Map, SOM）是一种基于无监督学习的神经网络模型，常用于数据聚类和降维可视化。其核心思想是通过竞争学习机制，使高维输入数据在低维网格（通常为二维）上形成有序的拓扑映射。

### 实现思路 网络初始化：构建一个二维神经元网格，每个神经元包含与输入数据相同维度的权重向量。权重通常随机初始化或通过PCA进行预分配。 竞争过程：对于每个输入样本，计算其与所有神经元权重的距离（如欧氏距离），找到距离最近的神经元作为获胜节点（Best Matching Unit, BMU）。 权重更新：以BMU为中心，按邻域函数（如高斯函数）衰减调整附近神经元的权重，使它们更接近当前输入样本。邻域半径随时间逐渐缩小，实现从粗调到微调。 迭代训练：重复上述过程直至收敛，最终相邻神经元在权重空间上会形成对输入数据拓扑结构的保序映射。

### 代码功能扩展 聚类分析：训练后，可通过K-means等算法对神经元权重进行二次聚类，划分更明确的类别边界。 可视化：利用U-Matrix（统一距离矩阵）显示神经元之间的差异，直观呈现数据簇分布。 异常检测：高量化误差的样本可能属于异常点。

### 注意事项 学习率和邻域半径需随时间动态衰减，通常采用线性或指数递减策略。 输入数据建议标准化，避免维度间量纲差异影响距离计算。

该MATLAB实现参考了经典算法流程，适合中小规模数据集分析，实际应用时可结合工具箱（如`nctool`)进一步优化性能。