Самоорганизующиеся карты

Идентифицируйте векторы прототипа для кластеров примеров, распределений примеров и отношений подобия между кластерами

Приложения

Neural Net ClusteringКластерные данные путем обучения сети самоорганизующихся карт

Функции

nctoolИнструмент классификации или кластеризации нейронных сетей
viewПросмотр неглубокой нейронной сети
selforgmapСамоорганизующаяся карта
trainОбучите неглубокую нейронную сеть
plotsomhitsПостройте самоорганизующиеся выборочные хиты карты
plotsomncПостройте самоорганизующиеся соседние соединения карты
plotsomndПостройте график самоорганизующихся соседних расстояний карты
plotsomplanesПостройте самоорганизующиеся весовые плоскости карты
plotsomposПостройте самоорганизующиеся весовые положения карты
plotsomtopПостройте график самоорганизующейся топологии карты
genFunctionСгенерируйте функцию MATLAB для симуляции неглубокой нейронной сети

Примеры и как

Данные кластера с самоорганизующейся картой

Сгруппировать данные по подобию с помощью приложения Neural Network Clustering App или функций командной строки.

Развертывание функций неглубокой нейронной сети

Моделируйте и развертывайте обученные неглубокие нейронные сети с помощью MATLAB® инструменты.

Развертывание обучения мелких нейронных сетей

Узнайте, как развернуть обучение неглубоких нейронных сетей.

Кластеризация Ирис

Этот пример иллюстрирует, как самоорганизующаяся нейронная сеть карты может объединять цветы радужной оболочки в классы топологически, обеспечивая понимание типов цветов и полезный инструмент для последующего анализа.

Анализ экспрессии генов

Этот пример демонстрирует поиск шаблонов в профилях экспрессии генов в пекарских дрожжах с использованием нейронных сетей.

Одномерная самоорганизующаяся карта

Нейроны в 2-D слое учатся представлять различные области входного пространства, где происходят входные векторы.

Двумерная самоорганизующаяся карта

Как и в одномерных задачах, эта самоорганизующаяся карта научится представлять различные области входного пространства, где происходят входные векторы.

Концепции

Кластер с самоорганизующейся карты нейронной сети

Используйте самоорганизующиеся карты функций (SOFM), чтобы классифицировать входные векторы в соответствии с тем, как они сгруппированы во входном пространстве.