研究SOM数据分类方法及其在MATLAB中的实现

目录

【一

二

* 三、完整代码

一、SOM原理分析

基于无监督学习机制的自组织映射(Self-organizing Maps, SOM)算法展现出良好的自组织性和可视化效果，在多个领域已获得广泛应用并受到广泛关注。该算法的核心机制是基于输入数据样本进行无监督学习，并通过动态调整自身权重矩阵来实现对数据特征的捕获。其中大部分采用基于竞争机制的权值调节规则以优化网络性能。

竞争型神经网络的核心原理在于各神经元在接收器层通过激烈竞争以获取对输入模式识别机会。只有获胜神经元能够保持其权值优势，并对其关联的连接权重进行持续优化。

形成自组织映射的过程包含三个关键步骤。
（1）竞争机制
对于每一个输入模式，网络中的神经元分别计算各自的判别函数值。这些计算构成了神经元之间竞争的基础。当某一特定神经元的判别函数达到最大值时，则被选为获胜单元。
（2）协作架构
获胜单元决定了邻近区域内的兴奋神经元拓扑结构，并由此建立起了相邻单元协作的基础。
（3）学习调节机制
这一机制促使兴奋神经元根据需要调整自身的权值参数。通过