% mykohonen.m
%% 清空环境变量
clc,clear
close all
%% 样本数据
x0=[4.1,1.8,0.5,2.9,4.0,0.6,3.8,4.3,3.2,1.0,3.0,3.6,3.8,3.7,3.7,8.6,9.1,...
7.5,8.1,9.0,6.9,8.6,8.5,9.6,10.0,9.3,6.9,6.4,6.7,8.7;...
8.1,5.8,8.0,5.2,7.1,7.3,8.1,6.0,7.2,8.3,7.4,7.8,7.0,6.4,8.0,...
3.5,2.9,3.8,3.9,2.6,4.0,2.9,3.2,4.9,3.5,3.3,5.5,5.0,4.4,4.3];
%数据归一化
[x,m_x]=mapminmax(x0);
x=x';
[nn,mm]=size(x);
%% 参数
rng(0)
%学习率
rate1max=0.8;
rate1min=0.05;
%学习半径
r1max=3;
r1min=0.8;
%% 网络构建
Inum=2;
% M=1;
M=2;
N=2;
K=M*N; %Kohonen总节点数
k=1; %Kohonen层节点排序
jdpx=zeros(M*N,2);
for i=1:M
for j=1:N
jdpx(k,:)=[i,j];
k=k+1;
end
end
%权值初始化
w1=rand(Inum,K); %第一层权值
%% 迭代求解
ITER=200;
for i=1:ITER
%自适应学习率和相应半径
rate1=rate1max-i/ITER*(rate1max-rate1min);
r=r1max-i/ITER*(r1max-r1min);
%随机抽取一个样本
k=randi(30);
xx=x(k,:);
%计算最优节点
[mindist,index]=min(dist(xx,w1));
%计算临域
d1=ceil(index/4);
d2=mod(index,4);
nodeindex=find(dist([d1,d2],jdpx')<r);
%内星规则
for j=1:K
if sum(nodeindex==j)
w1(:,j)=w1(:,j)+rate1*(xx'-w1(:,j));
end
end
end
%% 测试
Index=zeros(1,30);
for i=1:30
[mindist,Index(i)]=min(dist(x(i,:),w1));
end
%% 显示
x1=x0(:,Index==1);
x2=x0(:,Index==2);
x3=x0(:,Index==3);
x4=x0(:,Index==4);
plot(x1(1,:),x1(2,:),'ro');hold on
plot(x2(1,:),x2(2,:),'k*');
plot(x3(1,:),x3(2,:),'b>');
plot(x4(1,:),x4(2,:),'mp');
title('聚类结果')
legend('类别1','类别2','类别3','类别4')
% legend('类别1','类别2')
set(gcf,'color','w')
box on
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【达摩老生出品,必属精品,亲测校正,质量保证】 资源名:自组织竞争神经网络_神经网络原理与实例_matlab 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明: 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
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自组织竞争神经网络_神经网络原理与实例_matlab
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example8_3.m 167B
example8_2.m 242B
example8_11.m 644B
example8_12.m 402B
example8_7.m 239B
mykohonen.m 2KB
mycompet.m 1KB
example8_9.m 333B
example8_10.m 186B
example8_5.m 159B
m_compet.m 560B
example8_1.m 228B
example8_6.m 189B
mycompet2.m 1KB
example8_8.m 547B
example8_13.m 425B
example8_4.m 159B
共 18 条
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资源评论
- lastjb2022-09-24感谢资源主的分享,这个资源对我来说很有用,内容描述详尽,值得借鉴。
阿里matlab建模师
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