selforgmap

自组织映射

语法

selfOrgMap = selforgmap(dimensions)

selfOrgMap = selforgmap(dimensions,coverSteps,initNeighbor,topologyFcn,distanceFcn)

说明

自组织映射学习基于相似性、拓扑对数据进行聚类，并优先（但不保证）为每个类分配相同数量的实例。

您可以使用自组织映射对数据进行聚类并降低数据的维度。其灵感来自哺乳动物大脑中的感觉和运动映射，这些映射能按拓扑方式自动组织信息。

selfOrgMap = selforgmap(dimensions) 接受由维度大小组成的行向量，并返回自组织映射。

selfOrgMap = selforgmap(dimensions,coverSteps,initNeighbor,topologyFcn,distanceFcn) 接受由维度大小组成的行向量以及用于初始覆盖的训练步数、初始邻域大小、层拓扑函数和神经元距离函数，并返回自组织映射。

示例

使用自组织映射对数据进行聚类

此示例说明如何使用自组织映射对一组简单的数据进行聚类。

x = simplecluster_dataset;
net = selforgmap([8 8]);
net = train(net,x);

view(net)

y = net(x);
classes = vec2ind(y);

输入参数

dimensions — 维度大小

[8 8] (默认) | 行向量

维度大小，指定为行向量。

coverSteps — 初始覆盖步骤

100 (默认) | 标量

用于输入空间初始覆盖的训练步骤数，指定为标量。

initNeighbor — 初始邻域大小

3 (默认) | 标量

初始邻域大小，指定为标量。

topologyFcn — 拓扑函数

'hextop' (默认) | 'randtop' | 'gridtop' | 'tritop'

层拓扑函数，指定为拓扑函数。

distanceFcn — 距离函数

'linkdist' (默认) | 'dist' | 'mandist'

神经元距离函数，指定为距离函数。

输出参量

selfOrgMap — 自组织映射

network 对象

自组织映射，以网络对象形式返回。

版本历史记录

在 R2010b 中推出

另请参阅

lvqnet | competlayer | nctool