43 个神经网络案例里的 Kohonen 聚类算法那一块，挺适合用来练手网络安全方向的聚类。

用的是Kohonen 自组织映射网络（Self-Organizing Map），说白了就是一种能把复杂数据降维成好理解的二维地图的算法。在做网络入侵检测这类任务时，这种聚类方式蛮靠谱，能把各种异常模式“自动分类”出来。

前面会讲数据怎么，比如清洗、归一化这些基本操作，在MATLAB里搭 Kohonen 网络，参数像学习率、邻域半径都能自己调。训练完之后，你就能看到数据在二维图上的分布，哪些是正常流量，哪些看起来像攻击，一目了然。

还带了一些聚类效果的评价方法，像轮廓系数、Davies-Bouldin 指数这种，用起来比较直观。虽然标题里提到了CNN，但内容上其实主要还是围绕 Kohonen 来讲的，两个模型不冲突，各有擅长场景。

如果你对网络流量、入侵检测这些方向感兴趣，或者想搞清楚无监督学习在安全领域怎么落地，这个案例资源还挺值得一看。