Составители:
Рубрика:
207
>> plotsom(net1.iw{1,1},net1.layers{1}.distances)
Результат обучения SOM приведен на рис. 7.11.
При подаче на вход сети конкретного вектора можно узнать но-
мер сработавшего нейрона:
>> a=sim(net,[–0.6;0.4])
a =
(8,1) 1
Пример 7.7. Кластеризация случайно заданного массива из 40
точек на плоскости:
>> P = [rand(1,40)*2; rand(1,40)];
>> net = newsom([0 2; 0 1],[3 5]);
>> net = train(net,P);
>> plot(P(1,:),P(2,:),'.g','markersize',20)
>> hold on
>> plotsom(net.iw{1,1},net.layers{1}.distances)
Результат кластеризации приведен на рис. 7.12.
В MatLab имеются дополнительные средства анализа SOM.
Функция
>> plotsompos(net,P);
Рис. 7.11. Использование одномерной SOM
-0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
W(i,1)
W(i,2)
Weight Vectors
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 205
- 206
- 207
- 208
- 209
- …
- следующая ›
- последняя »