SOM神经网络分类

资 源 简 介

SOM神经网络分类

详 情 说 明

SOM神经网络（自组织映射神经网络）是一种经典的无监督学习算法，常用于数据分类和降维可视化任务。该网络通过竞争学习机制自动发现数据中的拓扑结构和特征模式。

核心算法原理 网络结构：由二维神经元网格构成，每个神经元具有与输入数据相同维度的权重向量 竞争机制：对于每个输入样本，计算与所有神经元权重的距离，选择最近的作为获胜神经元（BMU） 权重更新：以获胜神经元为中心，按邻近半径衰减的方式调整周边神经元权重，形成拓扑保持特性

MATLAB实现要点 使用内置神经网络工具箱或手动实现权重矩阵 需要设置关键参数：学习率衰减系数、邻域半径收缩率、训练迭代次数 可视化阶段可通过U-Matrix显示聚类边界

典型应用场景 高维数据探索性分析 客户行为模式识别 工业过程监控中的异常检测

程序输出通常包含训练后的神经元权重矩阵和样本映射坐标，可通过热力图观察分类效果。相比于传统聚类算法，SOM能同时保留数据拓扑关系，但需要注意初始参数设置对结果的影响。