matlab下的SOM自组织神经网络聚类算法

讨论了自组织映射算法如何在分类矩阵中处理数据，采用matlab编写。

如果您使用此SOM IT-vis代码，请引用以下文章[1] LE Brito da Silva和DC Wunsch II，“神经网络和学习系统的IEEE交易”，“自组织地图的信息理论集群可视化”。29号6，pp.2595-2613，2018年6月。并将此应用计算情报实验室（ACIL）Github存储库称为[2] LE Brito da Silva和DC Wunsch II，“SOM IT-vis”，2018年。[在线]。可用的：此处提供的用于生成SOM IT-vis的代码利用了用于MATLAB的SOMToolbox:copyright:： [3] J. Vesanto，J。Himberg，E。Alhoniemi和J. Parhankangas，“Matlab中的自组织图：SOM工具箱”，在Matlab DSP会议论文集，1999年，第35至40页。可在以下位置获得：如果使用SOMToolbox:copyright:，请遵守其版权规则并适当引用。SOM IT-vis文章的“实验”部分中使用的数据集可在以下

Matlab利用神经网络中的SOM网络对数据进行分类。

MATLAB自组织地图（SOM）工具箱用于图像分割，是一项在MATLAB环境中创建自组织地图的工具。该工具尚处于早期开发阶段，尽管功能已初步验证，但脚本可能包含未在存储库中明确包含的代码调用。使用前请确认许可和引用。如有疑问，请与相关人员联系。自组织地图技术对于图像分割具有重要意义。

该研究提出了一种SCRBF算法，将统计聚类方法融入RBF神经网络，通过初始化和简化隐单元来提高泛化能力并减少过拟合。实验表明，该算法在孤立点检测方面有效。

这是一份优化后的神经网络算法在Matlab中的实现源代码，是一个非常有价值的资源。

针对传统基于距离的离群数据挖掘算法存在的不足，本研究提出了一种全新的基于自组织映射（SOM）的离群数据挖掘集成框架。该框架具备可扩展性、可预测性、交互性、适应性以及简明性等优势。通过实验验证，基于 SOM 的离群数据挖掘方法展现出较高的有效性。

旅行商问题（TSP）是一种经典的优化挑战，涉及如何有效访问一系列城市并返回起点，使得总行程最短。自组织映射（SOM）作为一种人工神经网络模型，通过竞争学习将高维数据映射到低维平面，常用于解决TSP。在SOM中，神经元按照地理距离排列，最优路径即为沿着这些相邻神经元的路径。本题解详细介绍了TSP问题的定义、SOM的工作原理、网络构建过程、输入数据准备、训练方法、路径规划及结果评估。此外，可能包括了使用Python或Java实现SOM解决TSP的示例代码。

自组织数据挖掘揭示房地产影响因素 这篇文章探讨了如何利用自组织数据挖掘技术分析影响房地产市场的关键因素，为相关研究提供借鉴。