神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SOM算法是一種基于自組織的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，其全稱為Self-Organizing Map，可以用來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類和可視化。本文將介紹如何使用Matlab實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SOM算法。
一、準(zhǔn)備工作
在使用Matlab實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SOM算法之前，需要先安裝Matlab軟件，并且需要下載Matlab的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱。在Matlab中，可以通過(guò)命令窗口輸入“ver”命令查看是否已經(jīng)安裝了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱。
二、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
在進(jìn)行SOM算法之前，需要先準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)。本文以Iris數(shù)據(jù)集為例，該數(shù)據(jù)集包含150個(gè)樣本，每個(gè)樣本有四個(gè)特征?？梢酝ㄟ^(guò)Matlab自帶的load命令來(lái)讀取數(shù)據(jù)集。
load fisheriris.mat
data = meas';
其中，data為讀取的數(shù)據(jù)集，每一列代表一個(gè)樣本，每一行代表一個(gè)特征。
三、SOM算法實(shí)現(xiàn)
在Matlab中，可以通過(guò)使用newsom函數(shù)來(lái)創(chuàng)建一個(gè)SOM網(wǎng)絡(luò)。newsom函數(shù)的語(yǔ)法如下：
net = newsom(data,[x y],'gridtop',distance)
其中，data為輸入數(shù)據(jù)，[x y]為SOM網(wǎng)絡(luò)的大小，gridtop為SOM網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，distance為距離度量方法。在本文中，我們使用的是網(wǎng)格狀的SOM網(wǎng)絡(luò)，距離度量方法為歐幾里得距離。因此，可以使用以下命令來(lái)創(chuàng)建SOM網(wǎng)絡(luò)。
net = newsom(data,[10 10],'gridtop','dist')
創(chuàng)建SOM網(wǎng)絡(luò)之后，需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。在Matlab中，可以使用train函數(shù)來(lái)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。train函數(shù)的語(yǔ)法如下：
net = train(net,data)
其中，net為要訓(xùn)練的SOM網(wǎng)絡(luò)，data為輸入數(shù)據(jù)。在訓(xùn)練過(guò)程中，可以設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)，如學(xué)習(xí)率和鄰域半徑等。在本文中，我們使用默認(rèn)的訓(xùn)練參數(shù)。
訓(xùn)練完成后，可以使用plotsompos函數(shù)來(lái)可視化SOM網(wǎng)絡(luò)。plotsompos函數(shù)的語(yǔ)法如下：
plotsompos(net)
該函數(shù)會(huì)生成一個(gè)二維圖像，其中每個(gè)點(diǎn)代表一個(gè)神經(jīng)元，點(diǎn)的顏色表示該神經(jīng)元對(duì)應(yīng)的權(quán)值向量在輸入數(shù)據(jù)中的位置。可以通過(guò)觀察該圖像來(lái)判斷SOM網(wǎng)絡(luò)是否能夠?qū)斎霐?shù)據(jù)進(jìn)行有效的聚類。
四、聚類結(jié)果分析
在SOM網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成后，可以使用sim函數(shù)來(lái)計(jì)算輸入數(shù)據(jù)在SOM網(wǎng)絡(luò)中的聚類結(jié)果。sim函數(shù)的語(yǔ)法如下：
cluster = sim(net,data)
其中，cluster為聚類結(jié)果，它是一個(gè)長(zhǎng)度為輸入數(shù)據(jù)樣本數(shù)的向量，每個(gè)元素代表該樣本所屬的聚類編號(hào)?？梢允褂肕atlab自帶的hist函數(shù)來(lái)統(tǒng)計(jì)聚類結(jié)果的分布情況。
hist(cluster)
通過(guò)觀察聚類結(jié)果的分布情況，可以評(píng)估SOM網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的聚類效果。
五、總結(jié)
本文介紹了如何使用Matlab實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SOM算法，并對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行分析。SOM算法是一種常用的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可以用來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類和可視化。在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體問(wèn)題對(duì)SOM算法進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，以獲得更好的聚類效果。
六、完整源碼下載
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