主要内容
自组织映射
确定样例群的原型向量，样例分布，和群之间的相似关系
应用程序
| 神经网络聚类 | 利用自组织映射(SOM)网络解决聚类问题 |
功能
selforgmap |
自组织映射 |
火车 |
训练浅神经网络 |
plotsomhits |
绘制自组织地图样本点击 |
plotsomnc |
绘制自组织的邻居连接图 |
plotsomnd |
绘制自组织地图邻居距离 |
plotsomplanes |
绘制自组织地图权重平面 |
plotsompos |
绘制自组织地图权重位置 |
plotsomtop |
绘制自组织地图拓扑 |
genFunction |
生成MATLAB模拟浅神经网络的函数 |
例子和如何做
使用神经网络聚类应用程序或命令行函数根据相似性对数据进行分组。
使用MATLAB仿真和部署训练过的浅神经网络®工具。
学习如何部署浅神经网络的训练。
这个示例演示了自组织映射神经网络如何拓扑地将鸢尾花聚类，为进一步分析提供了深入了解花的类型和有用的工具。
这个例子演示了使用神经网络在面包酵母的基因表达谱中寻找模式。
二维层中的神经元学会表示输入空间中出现输入向量的不同区域。
与一维问题一样，这个自组织映射将学习表示输入空间中出现输入向量的不同区域。
概念
使用自组织特征映射(SOFM)根据输入空间中的分组方式对输入向量进行分类。
你也可以从以下列表中选择一个网站:
