selforgmap

自组织映射

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语法

selfOrgMap = selfOrgMap(维度)

selfOrgMap = selfOrgMap(维度、coverSteps initNeighbor、topologyFcn distanceFcn)

描述

自组织映射学会集群数据基于相似性,拓扑,偏好(但不保证)的分配相同数量的每个类实例。

您可以使用集群自组织映射到数据,降低数据的维数。他们的灵感来自于感觉和运动映射在哺乳动物的大脑,也似乎自动拓扑组织信息。

例子

selfOrgMap= selforgmap (维)需要一个行向量的尺寸大小和返回一个自组织映射。

selfOrgMap= selforgmap (维,coverSteps,initNeighbor,topologyFcn,distanceFcn)还需要一个行向量的维度的大小和数量的训练步骤初始覆盖,一个初始邻域大小,一层拓扑功能,和一个神经元的距离函数,并返回一个自组织映射。

例子

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使用自组织映射到集群数据

打开生活的脚本

这个例子展示了如何使用一个集群自组织映射到一组简单的数据。

x = simplecluster_dataset;网= selforgmap ([8]);网=火车(净,x);视图(净)y =净(x);类= vec2ind (y);

输入参数

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`维`- - - - - -尺寸大小
`[8]`(默认)|行向量

尺寸大小,指定为一个行向量。

`coverSteps`- - - - - -初始覆盖的步骤
`One hundred.`(默认)|标量

数量的训练步骤输入的初始覆盖空间,指定为一个标量。

`initNeighbor`- - - - - -初始邻域大小
`3`(默认)|标量

初始邻域大小,指定为一个标量。

`topologyFcn`- - - - - -拓扑函数
`“hextop”`(默认)|`“randtop”`|`“gridtop”`|`“tritop”`

层拓扑函数,指定为一个拓扑功能。

`distanceFcn`- - - - - -距离函数
`“linkdist”`(默认)|`“距离”`|`“mandist”`

神经元的距离函数,指定为一个距离函数。

输出参数

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`selfOrgMap`——自组织映射
`网络`对象

自组织映射,作为网络对象返回。

另请参阅

lvqnet|competlayer|nctool

介绍了R2010b

深度学习工具箱文档

金宝app

用MATLAB引入深度学习

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语法

描述

例子

使用自组织映射到集群数据

输入参数

维- - - - - -尺寸大小[8](默认)|行向量

coverSteps- - - - - -初始覆盖的步骤One hundred.(默认)|标量

initNeighbor- - - - - -初始邻域大小3(默认)|标量

topologyFcn- - - - - -拓扑函数“hextop”(默认)|“randtop”|“gridtop”|“tritop”

distanceFcn- - - - - -距离函数“linkdist”(默认)|“距离”|“mandist”

输出参数

selfOrgMap——自组织映射网络对象

另请参阅

深度学习工具箱文档

金宝app

用MATLAB引入深度学习

`维`- - - - - -尺寸大小
`[8]`(默认)|行向量

`coverSteps`- - - - - -初始覆盖的步骤
`One hundred.`(默认)|标量

`initNeighbor`- - - - - -初始邻域大小
`3`(默认)|标量

`topologyFcn`- - - - - -拓扑函数
`“hextop”`(默认)|`“randtop”`|`“gridtop”`|`“tritop”`

`distanceFcn`- - - - - -距离函数
`“linkdist”`(默认)|`“距离”`|`“mandist”`

`selfOrgMap`——自组织映射
`网络`对象