基于Matlab实现神经网络SOM算法（源码+数据）.rar

clear; clc; %训练样本 pConvert=importdata('C:\Users\Administrator\Desktop\ln\SelfOrganizationtrain.dat'); p=pConvert'; net=newsom(minmax(p),[4 1]); %神经元排列为[1 4]时结果相同，只是神经元的位置改变了 %设置网络训练次数 net.trainParam.epochs=200; %开始训练 net=train(net,p); %绘制网络的神经元分布图 plotsom(net.layers{1}.positions); %用训练好的自组织竞争网络对样本点分类 Y=sim(net,p); %分类数据转换输出 Yt=vec2ind(Y) pause %待分类数据 dataConvert=importdata('C:\Users\Administrator\Desktop\ln\SelfOrganizationSimulation.dat'); data=dataConvert'; %用训练好的自组织竞争网络分类样本数据 Y=sim(net,data); Ys=vec2ind(Y)