基于SOM神经网络的分类分析

简介：
本研究采用自组织映射(SOM)神经网络技术，旨在探索数据集中的内在结构与模式，并进行高效精准的数据分类，为复杂数据分析提供新的视角和方法。 SOM神经网络（自组织特征映射神经网络）是一种无导师学习的神经网络模型。该网络由输入层与输出层构成。其中，输入层节点的数量等于输入样本维度，每个节点代表一个分量；而输出层则采用二维阵列结构。 在连接方面，输入层中的每一个节点都通过权重（即权值向量W）和输出层的各个神经元相连，使得每一输出单元对应于一特定的权矢。当某一类模式被输入时，在输出层中会有某一个节点获得最大的刺激，并因此获胜；同时该获胜点周围的其他一些节点也会受到较大的侧向激励。 接下来网络执行一次学习操作：即对获胜节点及其周围相关联的连接权重进行调整，使其更接近于当前输入样本。当新的模式出现并被引入时，在二维平面中的胜出位置可能会从一个节点切换到另一个不同的位置上。 通过这种方式，SOM神经网利用大量训练数据自动地调节其内部链接强度直至最终能够准确反映整个样本集的分布特征在输出层中形成清晰的地图表示形式。基于此特性，不仅可以通过观察输出结果来判断输入模式属于哪一类群体，还可以获取到所有可能的数据空间布局信息。