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SOM(自组织映射)是MATLAB中用于无监督学习和数据聚类的强大神经网络工具。它通过竞争学习算法将高维数据投影到低维网格(通常是2D),保留原始数据的拓扑结构。
实现SOM的关键步骤包括:初始化网络权重(通常随机或基于PCA)、设置邻域函数(如高斯函数)、定义学习率衰减策略。训练过程中,算法会找到最佳匹配单元(BMU)并更新其周围神经元的权重,迭代次数和邻域半径会随着训练逐渐减小。
MATLAB的Neural Network Toolbox提供现成的SOM工具函数,但也可以自定义实现。典型应用场景包括客户细分、图像压缩和异常检测。需注意参数调优(如网格大小、训练周期)对结果有显著影响。