竞争网络实现2维数据聚类

资 源 简 介

竞争网络实现2维数据聚类

详 情 说 明

竞争神经网络是一种典型的无监督学习模型，特别适合解决聚类问题。对于2维10类数据的聚类任务，该网络能通过神经元之间的竞争机制自动发现数据的内在分组结构。

首先需要生成符合要求的实验数据。在2维平面[0,1]×[0,1]范围内，均匀分布10个聚类中心，每个中心周围生成15个服从高斯分布的样本点。这样的数据构造既保证了类间可分性，又模拟了真实场景中的数据分布。

网络构建时，输入层设计为2个神经元对应数据的2个维度，竞争层包含10个神经元与聚类类别数对应。网络通过计算输入样本与各神经元权重的欧式距离，确定获胜神经元并调整其权重，使权重向量逐步逼近输入样本的聚类中心。

训练过程采用胜者全得原则，只有与当前输入最匹配的神经元会更新权重。学习率通常设置为随迭代次数递减的函数，保证网络初期快速收敛，后期微调精度。经过足够迭代后，各神经元的权重向量将稳定在各类别的中心位置。

可视化展示时，可以在同一图中用不同颜色标记原始数据类别和网络聚类结果，通过对比观察网络的聚类效果。理想情况下，网络发现的簇结构应与原始数据分布高度一致，部分边界样本可能出现错分，这反映了竞争网络对非线性可分数据的处理特性。

该实现展示了竞争网络在简单聚类任务上的有效性，其核心思想可扩展至高维数据聚类、图像分割等实际应用场景。