SOM-MATLAB代码-SOM-HTTP-CSIC: SOM-HTTP-CSIC

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简介：
SOM-HTTP-CSIC 是一个基于MATLAB开发的安全数据分析项目，运用自组织映射(SOM)技术对CSIC网络入侵检测数据进行处理与分析。本段落描述了用于HTTP数据集CSIC2010上正常与恶意Web请求分类的Matlab SOM代码，并使用SOMToolbox 2.1（需修复NARGCHK命令使用的警告，以减少运行时间）。所有代码及数据文件夹必须添加到Matlab路径中。该程序接受数字格式的数据，每行代表一个实例，最后一列是标签。“2”表示正常数据，“n”，其中n>2表示恶意数据。在HTTPCSIC2010数据集的已处理版本可以在提供的数据文件夹找到，并且通过修改运行脚本中的少量代码可以应用于其他类型的数据。有关示例，请参见“run_http.m”。在此过程中，rpath应该设置为输出文件夹，所有结果将保存于此。在每个模式对应的.mat文件中会存储所有的运行结果，在这些结果中最重要的变量是dr（检测率）和cmt（混淆矩阵）。

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SOM-MATLAB代码-SOM-HTTP-CSIC: SOM-HTTP-CSIC

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SOM-HTTP-CSIC 是一个基于MATLAB开发的安全数据分析项目，运用自组织映射(SOM)技术对CSIC网络入侵检测数据进行处理与分析。本段落描述了用于HTTP数据集CSIC2010上正常与恶意Web请求分类的Matlab SOM代码，并使用SOMToolbox 2.1（需修复NARGCHK命令使用的警告，以减少运行时间）。所有代码及数据文件夹必须添加到Matlab路径中。该程序接受数字格式的数据，每行代表一个实例，最后一列是标签。“2”表示正常数据，“n”，其中n>2表示恶意数据。在HTTPCSIC2010数据集的已处理版本可以在提供的数据文件夹找到，并且通过修改运行脚本中的少量代码可以应用于其他类型的数据。有关示例，请参见“run_http.m”。在此过程中，rpath应该设置为输出文件夹，所有结果将保存于此。在每个模式对应的.mat文件中会存储所有的运行结果，在这些结果中最重要的变量是dr（检测率）和cmt（混淆矩阵）。

MATLAB的edge源代码-SOM-Toolbox: SOM工具箱

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SOM-Toolbox是基于MATLAB开发的一款自组织映射(SOM)工具箱，包含了一系列用于数据可视化和聚类分析的函数。本仓库提供了MATLAB edge函数的部分源代码，便于用户深入理解和定制SOM算法。 MATLAB的SOM工具箱用于自组织地图（SOM）等相关功能。SOMToolbox2.0是实现自组织地图算法的Matlab5软件库，由EsaAlhoniemi、JohanHimberg、JukkaParviainen和JuhaVesanto版权所有(C)1999年。SOMToolbox2.1是对SOMToolbox在2012年12月进行修订的版本。有关具体更改，请参阅CHANGELOG。为了使用该工具箱，您需要执行以下命令设置路径：addpath(genpath(SOM-Toolbox))；这将把SOM-Toolbox及其所有子文件夹添加到Matlab搜索路径中。工具箱包含多个目录： -som：包括修订后的版本中的SOM功能。 -gtm：使用Netlab的GTM功能。 -contrib：外部贡献给SOM工具箱的内容。 -demo：演示脚本和数据。该软件包是免费软件，您可以根据自由软件基金会发布的GNU通用公共许可协议进行分发和修改。

SOM-TSP[Matlab]_基于som网络的旅行商问题求解_

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本项目利用自组织映射（SOM）神经网络在Matlab平台上解决经典的旅行商问题(TSP)，旨在优化路径规划，减少计算复杂度。使用MATLAB元工具箱自带的工具包来实现旅行商问题的分析编程。

SOM分类算法

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SOM（Self-Organizing Map）分类算法是一种无监督学习技术，通过神经网络将高维输入数据映射到低维空间中，用于数据分析和可视化。直接可用的SOM（自组织映射）聚类MATLAB代码。

SOM算法简述

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SOM（Self-Organizing Map）算法是一种人工神经网络模型，用于将高维输入数据映射到低维空间上，常应用于数据分析与可视化领域。本段落简要阐述了SOM算法的工作原理，并详细描述了其实现流程。同时，文章还总结并分析了基本SOM算法的优缺点。

SOM-Driven Time Series Clustering.rar

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本资源包提供了基于结构相似性（SOM）驱动的时间序列聚类算法的相关代码和文档。通过使用自组织映射技术，实现高效的时间序列数据分类与分析。适用于科研及数据分析项目。时间序列分析在数据挖掘和机器学习领域占据着重要的地位，在金融、气象预测、生物医学及工业监控等多个领域有着广泛应用。SOM（Self-Organizing Map，自组织映射）是一种非监督学习算法，能够将高维数据映射到二维或低维空间形成可视化的神经网络结构，并常用于数据分类和聚类。本资料主要探讨了如何利用SOM对时间序列数据进行有效的聚类。 1. **时间序列聚类** 时间序列聚类方法旨在通过测量不同时间序列之间的相似性来自动发现具有类似动态行为的数据集，以找出内在模式与结构。 2. **SOM（自组织映射）算法** SOM由芬兰科学家Teuvo Kohonen提出。它是一种竞争型学习算法，能够将输入数据的分布尽可能地在二维网络上进行可视化表示和聚类。 3. **SOM在时间序列聚类中的应用** 在处理时间序列时，SOM可以捕捉到全局结构与局部特征，并通过映射使相似的时间序列靠近。随后利用邻域关系及距离度量确定序列间的相似性，最终实现对这些数据的分类和分组。 4. **源码解析** 源代码通常会涵盖权重初始化、竞争更新规则以及学习率与邻域半径等关键参数的选择过程。通过分析源码可以深入理解SOM算法的工作机制，并为实际应用提供参考支持。 5. **时间序列相似度度量** 在进行基于SOM的时间序列聚类时，选择合适的相似性测量方法非常重要。常用的方法包括欧氏距离、曼哈顿距离以及动态时间规整（DTW）等。其中DTW特别适用于处理非一致长度的序列问题，能够找到最佳对齐方式以最大化它们之间的相似度。 6. **聚类有效性评估** 对于算法性能的评价是不可或缺的一环。常用的指标有轮廓系数、Calinski-Harabasz指数以及Davies-Bouldin指数等，这些可以帮助判断结果的质量和合理性。 7. **实际应用** SOM在时间序列分析中的实例可能涉及股票市场趋势预测、电力需求负荷估计及用户行为模式识别等领域。通过聚类可以揭示隐藏的规律，并为决策支持与异常检测提供依据。本资料深入探讨了SOM算法应用于时间序列数据分类时的应用价值，对于研究者和实践人员来说都是一份宝贵的参考资料。掌握这些知识有助于提升处理此类问题的能力和效率。

SOM神经网络

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SOM（Self-Organizing Map）神经网络是一种无监督学习算法，用于将高维输入数据映射到低维空间，常应用于数据可视化和聚类分析。 **标题与描述解析** Som神经网络指的是Self-Organizing Map（自组织映射）神经网络，这是一种由Kohonen在1982年提出的无监督学习算法。SOM神经网络主要用于数据的可视化和聚类，它可以将高维数据映射到二维或三维空间，使得数据的结构和模式变得清晰可见。 **SOM神经网络的基本概念** SOM神经网络是一种拓扑保持的映射，其结构通常是一个二维网格，每个节点（神经元）代表一个低维的特征向量。在训练过程中，网络会根据输入数据自我调整权重，使得相邻节点的权重尽可能相似，从而形成一种有序的表示。这种拓扑排列使得数据的内在结构得以保留，便于理解和分析。 **SOM神经网络的工作原理** 1. **初始化阶段**：随机为每个神经元分配一个高维的权重向量。 2. **竞争阶段**：给定一个输入样本，计算所有神经元与该样本之间的距离。距离最近的神经元被称为“最佳匹配单元”（BMU）。 3. **调整阶段**：更新神经元的权重。BMU及其邻近神经元的权重会朝输入样本的方向移动，以实现平滑的学习过程。 4. **迭代过程**：重复上述步骤直到满足预设条件。 **MATLAB实现SOM神经网络** 使用MATLAB可以方便地创建和训练SOM网络。以下是基本步骤： 1. 数据预处理：将数据归一化至统一尺度范围内。 2. 创建SOM网络：定义网格形状与大小，例如使用`selforgmap`函数。 3. 训练SOM：通过`som_train`等函数进行网络训练，并指定相关参数如输入数据和迭代次数。 4. 映射新数据：利用已训练的模型将新的或现有数据映射到网络上。 5. 结果可视化：使用MATLAB提供的各种绘图功能展示结果，帮助理解数据分布情况。 **SOM神经网络的应用** SOM在多个领域有广泛应用，包括： - 数据分析：通过低维空间中的可视化识别高维数据的模式和结构； - 图像分类：将图像特征映射到低维空间进行有效分类； - 市场细分：对消费者行为的数据聚类以制定更精准的营销策略； - 自然语言处理：建模词汇或主题，支持文本分析与理解； - 信号处理：解析复杂信号中的成分及其变化。总之，SOM神经网络是一种强大的无监督学习工具，在数据可视化和探索性数据分析中尤其有用。MATLAB提供了便捷的方法来实现这一技术，并将其应用于各种实际场景当中。

som-anomaly-detector: 为异常检测设计的Kohonen SOM 实现

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SOM-Anomaly-Detector是一款基于Kohonen自组织映射(SOM)算法的开源工具，专为高效识别和处理数据中的异常值而设计。 SOM 异常检测这个 Python 模块提供了一个简单而高效的 Kohonen 自组织映射实现，用于异常检测目的。该方法基于 Tian, J., Azarian, MH, Pecht, M. (2014) 的论文《使用基于自组织图的 K 近邻算法进行异常检测》。算法简要描述如下：在一组正常数据（可能包含一些噪声或异常值）上训练一个维度的自组织映射。SOM 中每个节点计算映到该节点上的训练向量数量，假设我们称这个数字为degree 。删除所有度数小于某个阈值的节点。对于评估的数据中的每一个观察，执行 k-NN 相对 SOM 节点，并且计算找到这些节点后的平均距离作为异常度量。按照异常度量排序评估数据。安装方法可以通过克隆代码库来完成。

Python源代码实现的SOM算法

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本段介绍基于Python语言实现的一种自组织映射(SOM)算法，通过简洁高效的源码展示SOM在网络聚类、数据可视化等方面的应用。使用SOM算法进行聚类分析的Python代码实现及结果图表展示。