第29章 基于som的数据分类

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1、第二十九章MATLAB优化算法案例分析与应用第29章基于SOM的数据分类第二十九章MATLAB优化算法案例分析与应用29.1SOM原理分析在网络结构上，自组织竞争网络一般是有输入和竞争层构成的单层网络，网络没有掩藏层，输入和竞争层之间的神经元实现双向链接，同时竞争层各神经元之间还存在横向连接。自组织竞争网络的基本思想是网络竞争层各个神经元竞争对输入模式的响应机会，最后仅一个神经元成为竞争的胜者，并对那些与获胜神经元有关的各连接权值朝向更有利于竞争的方向调整。获胜神经元表示输入模式的分类。除了竞争方法外，还有通过抑制方法获胜的，即网络竞争层各层神经元都能抑制所有其他神经元对输入模式的响

2、应机会，从而使自己成为胜利者。此外，还有一种抑制的方法，即每个神经元只抑制与自己临近的神经元，而对远离自己的神经元则不抑制。因此，自组织竞争网络自组织自适应的学习能力进一步拓宽了神经网络在模式识别分类方面的应用。第二十九章MATLAB优化算法案例分析与应用29.1SOM原理分析1981年芬兰Helsink大学的T.Kohonen教授提出一种自组织特征映射网，简称SOM网，又称Kohonen网。生物神经系统中，存在一种“侧抑制”现象，即一个神经细胞兴奋后，通过它的分支会对周围其他神经细胞产生抑制。由于侧抑制的作用，各细胞之间相互竞争的最终结果是：兴奋作用最强的神经细胞所产生的抑制作用战

3、胜了周围所有其他细胞的抑制作用而“赢”了，其周围的其他神经细胞则全“输”了。Kohonen认为：一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的对应区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，而且这个过程是自动完成的。自组织竞争人工神经网络正是基于上述生物系统结构和现象形成的。它是一种以无导师学习学习方式进行网络，具有自组织功能的神经网络。网络通过自身训练，自动对输入模式进行分类。第二十九章MATLAB优化算法案例分析与应用29.2SOM拓扑结构分析自组织特征映射神经网络（Self-organizingFeatureMaps）简称SOFM或者SOM，也是一种无导师学习的网络，主要用于对输

4、入向量进行区域分类。和自组织竞争网络不同的是，它不但识别输入区域临近的区域，还研究输入向量的分布特性和拓扑特性结构。SOM网络模拟大脑神经系统自组织特征映射的功能，是一种竞争型网络，并在学习中能无导师进行自组织学习。脑神经学研究结果表明：神经元之间的信息交互具有的共同特征是：最近邻的两个神经元互相激励，较远的神经元互相抑制，更远的则又具有较弱的激励作用。第二十九章MATLAB优化算法案例分析与应用29.2SOM拓扑结构分析SOM网络模型层结构图如图29-1所示。图29-1SOM模型结构图第二十九章MATLAB优化算法案例分析与应用29.2SOM拓扑结构分析由于SOM算法是一种无导师的

5、聚类法，它能将任意维输入模式在输出层映射成一维或者二维离散图形，并保持其拓扑结构不变，即在无导师的情况下，通过对输入模式的自组织学习，在竞争层将分类结果表示出来，此外，网络通过对输入模式的反复学习，可以使连接权值空间分布密度与输入模式的概率分布趋于一致，即链接权向量分布能反映输入模式的统计特征。和自组织竞争网络一样，SOM网络可以用来识别获胜神经元，不同的是，自组织竞争网络只修正获胜神经元，而SOM网络依据Kohonen学习规则，要同时修正获胜神经元附近区域Ni(d)内所有神经元。第二十九章MATLAB优化算法案例分析与应用29.2SOM拓扑结构分析对于输入向量p，一旦获胜神经元以及

6、临近神经元的权值被修正后接近p，多次循环后，临近神经元会彼此接近。SOM神经元竞争二维临域示意图如图29-2所示。图29-2二维临域示意图第二十九章MATLAB优化算法案例分析与应用29.2SOM拓扑结构分析如图29-2所示临域可以用集合表示：（1）Gridtop()网格拓扑结构第二十九章MATLAB优化算法案例分析与应用29.2SOM拓扑结构分析（2）Hextop()六角形拓扑结构图29-4六角形拓扑结构第二十九章MATLAB优化算法案例分析与应用29.2SOM拓扑结构分析（2）Hextop()六角形拓扑结构图29-4六角形拓扑结构增加神经元拓扑结构节点个数第二十九章MATLAB优

7、化算法案例分析与应用29.2SOM拓扑结构分析（3）Randtop()随机拓扑结构图29-6随机拓扑结构第二十九章MATLAB优化算法案例分析与应用29.2SOM拓扑结构分析（3）Randtop()随机拓扑结构增加神经元随机拓扑结构节点个数图29-7随机拓扑结构第二十九章MATLAB优化算法案例分析与应用29.3SOM的癌症样本分类预测SOM是一类采用无教师学习方式的神经网络模型，它无须期望输出，只是根据数据样本进行学习，并调整自身的权重以达到学习的目的。