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基于自组织映射的中国地区产业结构聚类分析（2004年）

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简介：
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。

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  • 基于自组织映射的中国地区产业结构聚类分析（2004年）
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    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。
     
  • 基于SOM的自组织映射聚类-福建医科大学 聚类与分类分析
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    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
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    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）
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    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
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    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。
     
  • 基于自组织特征映射的图像分类识别方法.rar
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    本研究提出了一种基于自组织特征映射（SOFM）的图像分类与识别新方法，有效提升了图像处理中的模式识别精度和效率。 使用自组织特征映射网络进行图像分类识别。
     
  • 基于SPSS的全国各地区安全生产状况聚类分析
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    本研究运用SPSS软件对我国各地区的安全生产情况进行量化分析与分类，揭示不同区域的安全现状及特点。 为了清晰直观地了解全国各地区的安全生产状况，并分析不同地区安全管理水平的差异性，我们利用SPSS软件对2009年至2016年间我国31个省、市、自治区的安全生产统计数据进行了系统聚类分析。通过这种分析方法，我们将这些地区划分为四种类别，并进一步探讨了各类别的特点及其背后的原因。这项研究旨在为控制和预防生产安全事故提供有价值的参考依据。
     
  • SOMToolbox2_Mar_17_2005_DEMO_SOM_自组织映射演示版
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    SOMToolbox 2是一款用于创建和训练自组织映射（Self-Organizing Maps, SOM）的MATLAB工具包，此DEMO版本提供了SOM的基本功能与操作示例。 自组织映射（SOM）的相关使用程序包含详细说明文档，并提供简单示例程序用于演示和理解功能。
     
  • 基于MATLAB的自组织特征映射神经网络
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    本研究利用MATLAB平台构建并分析了自组织特征映射（SOFM）神经网络模型，探讨其在数据聚类和可视化方面的应用与优势。 在获胜神经元周围设定一个邻域半径，这个范围内的区域被称为优胜邻域。
     
  • SimpSOM：用于自组织映射的Python工具包
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    SimpSOM是一款专为Python用户设计的开源库，旨在简化自组织映射（Self-Organizing Maps, SOM）的实现与应用。该工具包提供了直观且高效的接口，使得数据分析和模式识别任务变得更加便捷。 SimpSOM（简单的自组织图）版本1.3.4 是一个适用于Python 2.7和3的Kohonen自组织映射（SOM）轻量级实现工具。该软件包可用于无监督学习、聚类以及降维处理。 现在，用户可以通过PyPI获取它，并通过键入 `pip install SimpSOM` 或者使用命令 `python setup.py install` 来安装此软件包。利用这个工具可以构建和训练数据集上的SOM模型，保存或加载经过训练的网络权重并显示或打印具有所需特性的网络图。 函数 run_colorsExample() 可以运行一个玩具示例，在该示例中许多颜色从3D RGB空间映射到2D网络，并根据它们在原始空间中的相似性进行聚类。SimpSOM需要安装以下依赖包：Numpy 1.11.0（较旧版本可能适用）；Matplotlib 1.5.1（较旧版本可能适用）；Sklearn 0.15（较旧版本可能适用）。