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文檔簡介
聚類分析介紹
-以SOM為例使用工具:
MATLAB1SOMandK-meansexample聚類分析介紹
-以SOM為例使SOM操作步驟數(shù)據(jù)的預(yù)處理Matlab操作2SOMandK-meansexampleSOM操作步驟數(shù)據(jù)的預(yù)處理2SOMandK-means數(shù)據(jù)的預(yù)處理
輸入的數(shù)據(jù)如文字文件所示(本例為X,Y坐標(biāo)值)3SOMandK-meansexample數(shù)據(jù)的預(yù)處理
輸入的數(shù)據(jù)如文字文件所示3SOMandK-Matlab操作—輸入數(shù)據(jù)輸入所需數(shù)據(jù):100個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)(坐標(biāo)值)4SOMandK-meansexampleMatlab操作—輸入數(shù)據(jù)輸入所需數(shù)據(jù):4SOMandKMatlab操作—輸入數(shù)據(jù)于c101.txt所在位置,將其輸入5SOMandK-meansexampleMatlab操作—輸入數(shù)據(jù)于c101.txt所在位置,5SOMatlab操作—輸入數(shù)據(jù)選擇“Next”6SOMandK-meansexampleMatlab操作—輸入數(shù)據(jù)選擇“Next”6SOMandMatlab操作—輸入數(shù)據(jù)選擇“Finish”7SOMandK-meansexampleMatlab操作—輸入數(shù)據(jù)選擇“Finish”7SOManMatlab操作—輸入數(shù)據(jù)將輸入數(shù)據(jù)由直列轉(zhuǎn)橫列c101’(c101為文件名稱)8SOMandK-meansexampleMatlab操作—輸入數(shù)據(jù)將輸入數(shù)據(jù)由直列轉(zhuǎn)橫列8SOMaMatlab操作—使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工具轉(zhuǎn)置后得到ans文檔命令窗口鍵入“nntool”調(diào)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊9SOMandK-meansexampleMatlab操作—使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工具轉(zhuǎn)置后得到ans文檔命Matlab操作—使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工具選擇“Import”,將數(shù)據(jù)ans輸入10SOMandK-meansexampleMatlab操作—使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工具選擇“Import”,Matlab操作—使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工具將ans設(shè)為Input類型11SOMandK-meansexampleMatlab操作—使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工具將ans設(shè)為InputMatlab操作—使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工具待所需數(shù)據(jù)輸入后,即可選擇“NewNetwork”
,以構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊輸入的數(shù)據(jù)12SOMandK-meansexampleMatlab操作—使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工具待所需數(shù)據(jù)輸入后,輸入Matlab操作—使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工具選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為SOM13SOMandK-meansexampleMatlab操作—使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工具選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為SOM1Matlab操作—使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工具設(shè)定網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)14SOMandK-meansexampleMatlab操作—使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工具設(shè)定網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)14Matlab操作—使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工具設(shè)定map的權(quán)重?cái)?shù)目[52]即為10群15SOMandK-meansexampleMatlab操作—使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工具設(shè)定map的權(quán)重?cái)?shù)目1Matlab操作—使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工具設(shè)定學(xué)習(xí)速率和鄰近半徑值16SOMandK-meansexampleMatlab操作—使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工具設(shè)定學(xué)習(xí)速率和鄰近半徑Matlab操作—使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工具得到設(shè)定好的網(wǎng)絡(luò)設(shè)定網(wǎng)絡(luò)所需的相關(guān)架構(gòu)參數(shù)后,接著選擇“Train..”,將TrainPattern輸入,以便網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)仿真17SOMandK-meansexampleMatlab操作—使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工具得到設(shè)定好的網(wǎng)絡(luò)設(shè)定網(wǎng)Matlab操作—使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工具選擇Clustering所需的inputpattern18SOMandK-meansexampleMatlab操作—使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工具選擇ClusterinMatlab操作—使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工具設(shè)定欲學(xué)習(xí)次數(shù)待設(shè)定完各相關(guān)參數(shù)后,即可選擇“TrainNetwork”進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的Training19SOMandK-meansexampleMatlab操作—使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工具設(shè)定欲學(xué)習(xí)次數(shù)待設(shè)定完Matlab操作—使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工具練訓(xùn)完后得到網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果按“Export”將結(jié)果輸出20SOMandK-meansexampleMatlab操作—使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工具練訓(xùn)完后得到網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)Matlab操作—使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工具將網(wǎng)絡(luò)和輸出結(jié)果Export確定后,選擇“Export”21SOMandK-meansexampleMatlab操作—使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工具將網(wǎng)絡(luò)和輸出結(jié)果ExpMatlab操作—呼叫類神經(jīng)網(wǎng)路建構(gòu)工具(續(xù))在命令列輸入
plotsom(network1.iw{1,1},network1.layers{1}.distances)
(輸入繪圖指令將群聚中心點(diǎn)標(biāo)示出來)
holdon(保留圖中的群聚中心點(diǎn))
plot(ans(1,:),ans(2,:),‘^b’)
(輸入繪圖指令將數(shù)據(jù)點(diǎn)標(biāo)示出來)22SOMandK-meansexampleMatlab操作—呼叫類神經(jīng)網(wǎng)路建構(gòu)工具(
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