MATLAB神经网络原理与实例精解_matlab_基于自组织特征映射网络的亚洲足球水平聚类

% football.m % 亚洲足球水平聚类 %% 清空工作空间 clear,clc close all; rng(now) M=4; %% 定义输入样本 N = 16; strr = {'中国','日本','韩国','伊朗','沙特','伊拉克','卡塔尔','阿联酋','乌兹别克','泰国',... '越南','阿曼','巴林','朝鲜','印尼','澳大利亚'}; data = [43,43,9,9; % 中国 28,9,4,1; % 日本 17,15,3,3; % 韩国 25,33,5,5; % 伊朗 28,33,2,9; % 沙特 43,43,1,5; % 伊拉克 43,33,9,5; % 卡塔尔 43,33,9,9; % 阿联酋 33,33,5,4; % 乌兹别克 43,43,9,17; % 泰国 43,43,5,17; % 越南 43,43,9,17; % 阿曼 33,33,9,9; % 巴林 33,32,17,9; % 朝鲜 43,43,9,17; % 印尼 16,21,5,2]'; % 澳大利亚 %% 创建网络 % 2*2 自组织映射网络 net = selforgmap([2,2]); %% 网络训练 data = mapminmax(data); tic net = init(net); net = train(net, data([1,2,3,4],:)); toc %% 测试 y = net(data([1,2,3,4],:)); % 将向量表示的类别转为标量 result = vec2ind(y); %% 输出结果 % 将分类标签按实力排序 score = zeros(1,M); for i=1:M t = data(:, result==i); score(i) = mean(t(:)); end [~,ind] = sort(score); result_ = zeros(1,N); for i=1:M result_(result == ind(i)) = i; end fprintf(' 足球队 实力水平\n'); for i = 1:N fprintf(' %-8s 第 %d 流\n', strr{i}, result_(i)) ; end web -broswer http://www.ilovematlab.cn/forum-222-1.html