基于SOM的自组织映射聚类-福建医科大学聚类与分类分析

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：PPT

简介：
本研究运用自组织映射(SOM)技术对复杂医学数据进行高效聚类和模式识别，旨在提升疾病诊断和治疗效果。项目由福建医科大学团队完成，聚焦于优化聚类与分类分析方法。自组织映射聚类（Self-Organizing Map, SOM）是由T. Kohonen在1980年提出的模型，属于无监督学习的神经网络聚类方法。与K-means类似，在使用SOM算法之前也需要先估计出所需的类别数量。在SOM神经网络中，输出层的神经元以矩阵形式排列在一维或二维的空间内。通过计算当前输入向量和每个神经元之间的欧氏距离来确定最接近的“获胜”神经元，并据此调整该神经元及其邻近区域内的其他神经元的权重值。最终，SOM能够根据输入数据的特点，在输出层中以拓扑结构的形式展现各个聚类的结果。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于SOM的自组织映射聚类-福建医科大学聚类与分类分析

优质

本研究运用自组织映射(SOM)技术对复杂医学数据进行高效聚类和模式识别，旨在提升疾病诊断和治疗效果。项目由福建医科大学团队完成，聚焦于优化聚类与分类分析方法。自组织映射聚类（Self-Organizing Map, SOM）是由T. Kohonen在1980年提出的模型，属于无监督学习的神经网络聚类方法。与K-means类似，在使用SOM算法之前也需要先估计出所需的类别数量。在SOM神经网络中，输出层的神经元以矩阵形式排列在一维或二维的空间内。通过计算当前输入向量和每个神经元之间的欧氏距离来确定最接近的“获胜”神经元，并据此调整该神经元及其邻近区域内的其他神经元的权重值。最终，SOM能够根据输入数据的特点，在输出层中以拓扑结构的形式展现各个聚类的结果。

基于自组织映射的IRIS数据集SOM聚类分析-源码

优质

本项目提供了一个使用自组织映射(SOM)对经典的Iris数据集进行无监督学习和聚类分析的Python实现，包括详细的代码注释与实验结果展示。自组织图在Python上的IRIS数据集上实现基本SOM聚类。关于聚类结果的可视化：红色代表Iris-Setosa；绿色代表Iris-Virginica；蓝色代表Iris-Versicolor。以上视觉表示的具体信息如下：每个像素代表着SOM的一个节点。如果一个像素的颜色鲜艳，这意味着该颜色所标识的多个类别模式会激活这个像素点，即它是同一类别的许多图案的最佳匹配单位。反之亦然：深色像素意味着只有少数属于这种类别的模式被识别为最佳匹配单位。此外，“蓝绿色”等混合色彩表示的是“灰色区域”，表明这些节点是不同类别数据集中的输入样本的最优匹配位置。对于任何给定的数据点，如果某个节点显示为黑色，则说明它不是该特定输入的最佳匹配单元。

基于Python的SOM自组织映射网络实现（应用于聚类）

优质

简介：本文介绍了如何使用Python语言实现SOM（Self-Organizing Map）算法，并探讨了其在数据聚类分析中的应用价值。通过实验验证，展示了该方法的有效性和实用性。 SOM（Self Organizing Maps）的目标是用低维目标空间的点来表示高维空间中的点，并且尽可能保持对应点的距离和邻近关系（拓扑关系）。该算法可用于降维和聚类等方面，此代码主要用于实现聚类功能。

som自组织映射神经网络聚类MATLAB代码.zip

优质

本资源提供了一个基于MATLAB实现的Som（Self-Organizing Map）自组织映射神经网络聚类算法的完整代码。使用者可以利用该工具进行数据聚类分析，适用于科研和教学场景。关于SOM自组织神经聚类算法的MATLAB实现。

SOM.rar_SOM聚类_python实现SOM聚类_som聚类分析_分类

优质

本资源提供Python环境下实现自组织映射（Self-Organizing Map, SOM）聚类的代码及教程。通过该工具，用户可以进行有效的数据聚类和可视化分析。适合于对聚类算法感兴趣的科研人员与学生使用。在数据分析与机器学习领域中，聚类是一种常用的技术，旨在根据数据集中的样本点相似性将其划分成不同的组别（即“簇”）。SOM（Self-Organizing Map，自组织映射）是由Kohonen提出的一种非监督学习算法，在二维或更高维度的网格上创建神经网络模型，并保留原始数据的拓扑结构。在名为SOM.rar的压缩包中包含了一个使用Python实现的SOM聚类算法。该方法的主要特点在于其自我组织过程，通过神经元节点间的竞争机制将相似的数据点分配到相近位置，最终形成可视化映射图以展示数据分布特征和内在结构。由于简洁语法与丰富库的支持，Python是实施此类算法的理想选择。实现SOM聚类时通常会用到如`minisom`、`sompy`等特定的Python库来简化编程过程。例如，`minisom`提供了初始化神经元网络、训练模型及计算距离函数等功能，并在训练过程中不断更新权重以更好地反映输入数据分布。实际应用中SOM可用于多种场景，包括图像分析、文本分类和市场细分等。比如，在市场细分领域可依据消费者行为或特征进行聚类，帮助商家制定更精准的营销策略；而在文本分类方面，则有助于识别文档主题结构并将相似内容归为一组。压缩包内可能包含整个项目或库源代码及相关文件（如Python脚本、数据及结果输出）。深入研究需查看具体代码以了解如何构建SOM模型、设置参数（例如网络大小、学习率和邻域函数等）、执行训练以及解读与可视化结果。通过SOM.rar提供的Python实现，可以掌握该聚类算法的基本原理，并在实践中提升数据分析能力。此外，结合其他如K-means及DBSCAN的算法进行对比优化亦有助于获得更佳的效果。

基于自组织映射的中国地区产业结构聚类分析（2004年）

优质

本文采用自组织映射技术对中国各地区的产业结构进行聚类分析，旨在揭示不同区域产业发展的内在规律与特征，为政策制定提供数据支持。为了研究地区产业结构的空间分布规律，采用自组织映射的聚类方法对2003年中国省级地区的产业结构进行了分析。结果表明，该方法能够将地区产业结构在输出层划分为五个区域。进一步分析发现，在当前经济水平下，工业化程度是中国地区产业结构差异的主要因素。

MATLAB中的SOM自组织神经聚类算法

优质

本简介探讨了在MATLAB环境下实现与应用SOM（Self-Organizing Map）自组织神经网络进行数据聚类的方法。通过介绍SOM算法的基本原理、特性及其在数据分析和模式识别领域的广泛应用，文章详细说明了如何利用MATLAB工具箱中的相关函数来构建并训练SOM模型，并解释了其在网络结构设计、权重初始化及学习规则等方面的优化策略。此外，文中还结合实际案例展示了SOM聚类算法在处理用MATLAB编写的SOM（自组织映射）神经网络代码由三个独立的.m文件组成。这对刚开始学习SOM的同学来说非常有帮助。

MATLAB中的SOM自组织神经聚类算法

优质

本篇文章介绍了在MATLAB环境下实现的SOM（Self-Organizing Map）自组织神经网络及其聚类算法。通过详细讲解和实例演示，帮助读者理解并掌握如何利用SOM进行数据聚类分析。 SOM自组织神经聚类算法在MATLAB中的应用。SOM自组织神经聚类算法的MATLAB实现。

Self-Organizing Maps (SOM) - Matlab工具箱：用于数据分类的自组织映射(SOM)及主成分分析...

优质

这款Matlab工具箱提供了一套实现自组织映射（SOM）和主成分分析（PCA）的功能，特别适用于数据分析与可视化中的模式识别和数据分类任务。 SOMToolbox2.0是用于实现自组织地图（SOM）算法的Matlab5软件库，由EsaAlhoniemi、JohanHimberg、JukkaParviainen和JuhaVesanto版权所有(C)1999年。运行SOM代码需要主Matlab文件及该目录中的所有相关文件：data2kde2som。此文件将分类数据转换为内核密度估计，然后通过SOM功能处理该估计结果。运行“data2kde2som”需提供两个CSV格式的输入文件： 1. bin_midpoints（每个bin中点的位置） 2. 数据集（每行代表一个点的数据分布）此外，还有一个名为“pca_surrey”的文件用于对上述数据执行主成分分析（PCA），以与SOM输出进行比较。

基于som的自组织神经聚类算法MATLAB代码.zip

优质

本资源提供了一种基于Self-Organizing Map (SOM)的自组织神经网络聚类算法的MATLAB实现代码。该代码可用于数据分析、模式识别等领域，适用于需要高效数据分类与可视化的研究者和工程师。 SOM自组织神经聚类算法在Matlab中的应用研究了如何利用自组织映射技术进行数据分类和模式识别。该方法通过竞争学习机制自动对输入数据进行无监督聚类，能够有效发现高维空间中数据的潜在结构特征。