matlab下的SOM自组织神经网络聚类算法

MATLAB环境下，SOM自组织神经聚类算法得到广泛应用，其在数据分析和模式识别中展现出卓越的性能和效果。

如果您使用此SOM IT-vis代码，请引用以下文章[1] LE Brito da Silva和DC Wunsch II，“神经网络和学习系统的IEEE交易”，“自组织地图的信息理论集群可视化”。29号6，pp.2595-2613，2018年6月。并将此应用计算情报实验室（ACIL）Github存储库称为[2] LE Brito da Silva和DC Wunsch II，“SOM IT-vis”，2018年。[在线]。可用的：此处提供的用于生成SOM IT-vis的代码利用了用于MATLAB的SOMToolbox:copyright:： [3] J. Vesanto，J。Himberg，E。

讨论了自组织映射算法如何在分类矩阵中处理数据，采用matlab编写。

该模型利用Simulink基本模块实现了Kohonen自组织特征映射(SOFM)算法。SOFM算法通过单个块与多种配置参数相关联，包括神经元输入数量、网格大小、标准差初始值(sigma0)、拓扑邻域函数时间常数(t1)、拓扑邻域函数递减学习率参数初始值(mu0)、时间常数(t2)以及学习率参数减少。示例文件展示了一个由100个神经元组成的二维点阵网络，这些神经元排列在10 x 10的节点中。

Matlab利用神经网络中的SOM网络对数据进行分类。

这是一份优化后的神经网络算法在Matlab中的实现源代码，是一个非常有价值的资源。

在matlab环境中，这份完整的RBF神经网络代码十分优秀。

基于 Hadoop 的大数据能力，刘珊珊的聚类神经网络算法实现，真的挺有意思的。整套方案结合了云计算和神经网络，用起来还蛮顺手的，尤其是在高维大数据场景下，效率还不错。 Hadoop 的分布式特性让你不用担心数据量大，只要你数据上得去，集群撑得住，神经网络跑起来也不卡。而且这套算法用了聚类的思路，挺适合做用户画像、推荐系统这种需求。 如果你本身对SOFM 神经网络感兴趣，可以看看这篇SOFM 基础算法，逻辑比较清晰。还有像多模态特征学习和Keras 参数计算这些资源，也能帮你把这个项目做得更实。 嗯，项目里面涉及的数据挖掘算法也不少，比如你可以搭配神经网络的数据挖掘简介来看看。实在想更系统地学

MATLAB自组织地图（SOM）工具箱用于图像分割，是一项在MATLAB环境中创建自组织地图的工具。该工具尚处于早期开发阶段，尽管功能已初步验证，但脚本可能包含未在存储库中明确包含的代码调用。使用前请确认许可和引用。如有疑问，请与相关人员联系。自组织地图技术对于图像分割具有重要意义。