基于MATLAB的自组织映射神经网络(SOM)演示程序

资 源 简 介

本项目实现MATLAB版自组织映射神经网络算法，展示SOM在数据聚类和可视化中的典型应用。程序完整集成神经网络训练流程，支持高维数据自动映射至二维空间，帮助用户直观理解SOM学习过程。

详 情 说 明

基于MATLAB的自组织映射神经网络(SOM)演示程序

项目介绍

本项目实现了一个基于MATLAB的自组织映射神经网络算法，用于展示SOM在数据聚类和可视化方面的经典应用。程序包含完整的神经网络训练过程，能够自动将高维数据映射到低维空间（通常是二维网格）。该实现严格参照经典教科书中的算法逻辑，包括竞争学习、邻域函数更新和权重调整等核心环节。

功能特性

• 完整的SOM算法实现：包含竞争层、输入层和输出层的完整网络结构
• 可视化分析工具：提供U矩阵图、样本分布图和神经元激活热力图
• 灵活的参数配置：支持自定义学习率、迭代次数、邻域半径等参数
• 训练过程监控：实时显示训练进度和收敛情况
• 性能评估指标：计算量化误差和拓扑误差等评估指标

使用方法

数据准备

准备输入数据为M×N的数值矩阵，其中M为样本数量，N为特征维度

参数设置

设置网络参数包括：

• 学习率（通常为0.1-0.9）
• 训练迭代次数
• 邻域初始半径
• 输出层网格结构（如8×8或10×10的矩形网格）

运行程序

执行主程序开始训练过程

结果分析

查看生成的可视化图表和分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持MATLAB图形界面

文件说明

主程序文件实现了自组织映射神经网络的核心功能，包括网络初始化、竞争学习过程、邻域函数计算、权重调整算法以及训练结果的可视化展示。程序通过迭代优化将高维输入数据映射到二维输出网格，并提供多种图表用于分析映射效果和网络性能。