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competlayer函數(shù)創(chuàng)建一個競爭網(wǎng)絡(luò)層，根據(jù)輸入樣本之間的相似性對其進(jìn)行分類，分類的類別數(shù)是給定的，且總是傾向于給每一個類別分配相同數(shù)目的樣本，盡量均衡地進(jìn)行分類。

inputs = iris_dataset;

% 載入數(shù)據(jù)

net = competlayer(3);

% 創(chuàng)建競爭網(wǎng)絡(luò)

net = train(net,inputs);

% 訓(xùn)練

outputs = net(inputs);

% 分類

classes = vec2ind(outputs);

% 格式轉(zhuǎn)換。classes為分類結(jié)果

selforgmap函數(shù)利用數(shù)據(jù)本身的相似性和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類。

x = simplecluster_dataset;

figure

plot(x(1,:),x(2,:),'o')

set(gcf,'color','w')

title('原始數(shù)據(jù)')

net = selforgmap([8 8]);

% 創(chuàng)建自組織映射網(wǎng)絡(luò)

net = train(net,x);

% 訓(xùn)練

y = net(x);

classes = vec2ind(y);

figure

hist(classes,64)

% 顯示聚類結(jié)果

set(gcf,'color','w')

title('聚類結(jié)果')

xlabel('類別')

ylabel('類別包含的樣本數(shù)量')

figure

plotsompos(net,x)           

% 顯示類別中心點(diǎn)的位置

net = selforgmap([2,3]);

net = train(net,x);

y = net(x);

classes = vec2ind(y);

figure

hist(classes,6)

% 6個類別包含的樣本個數(shù)

figure

plotsomhits(net,x)          

% 顯示每個類別的個數(shù)

figure

plotsompos(net,x)           

% 顯示類別中心點(diǎn)的位置

數(shù)據(jù)文件均為MATLAB自帶的用于聚類的數(shù)據(jù)

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