主要内容
自组织映射
识别样本簇的原型向量、样本分布以及簇间的相似关系
应用程序
| 神经网络聚类 | 通过训练自组织地图网络来聚类数据 |
功能
selforgmap |
自组织映射 |
火车 |
训练浅神经网络 |
plotsomhits |
绘制自组织地图示例点击 |
plotsomnc |
绘制自组织映射邻居连接 |
plotsomnd |
绘制自组织映射邻居距离 |
plotsomplanes |
绘制自组织地图权重平面 |
plotsompos |
绘制自组织地图权重位置 |
plotsomtop |
绘制自组织地图拓扑 |
genFunction |
生成MATLAB模拟浅层神经网络的函数 |
例子和如何
使用神经网络聚类应用程序或命令行函数通过相似性对数据进行分组。
利用MATLAB仿真和部署训练好的浅层神经网络®工具。
学习如何部署浅神经网络的训练。
这个例子说明了一个自组织的地图神经网络如何在拓扑上将鸢尾花聚类为类，提供了深入了解花的类型和进一步分析的有用工具。
这个例子演示了寻找模式的基因表达谱在面包师酵母使用神经网络。
二维层中的神经元学会表示输入空间中出现输入向量的不同区域。
与一维问题一样，这个自组织映射将学会表示输入空间中出现输入向量的不同区域。
概念
利用自组织特征映射(SOFM)根据输入向量在输入空间中的分组方式对输入向量进行分类。
你也可以从以下列表中选择一个网站:
