SOM Neural Network Classification Tutorial 1D Matrix Classification for 2-Class and 3-Class Problems in MATLAB

要复制屏幕截图的结果，请运行：测试_WHMM。该脚本是参考文献[1]的实现，包括两部分：1. 一维信号去噪（9~11页） 2. 一维随机过程(RP)分类（第12页）。参考：[1] 使用隐马尔可夫模型的基于小波的统计信号处理：MS Crouse, RD Nowak, RG Baraniuk - IEEE信号处理交易，1998 - dsp.rice.edu。可在：http://scholarship.rice.edu/bitstream/handle/1911/19815/Cro1998Apr1Wavelet-Ba.PDF?sequence=1。确认：作者要感谢Justin Romberg教授的“hmt1d”工具箱和他对如何使用它的友好帮助。

单层竞争神经网络是一种在人工智能领域中用于数据分类和模式识别的神经网络模型。这种网络主要基于自组织映射（Self-Organizing Map, SOM），由芬兰科学家Teuvo Kohonen提出，因此也常被称为Kohonen网络。在医疗诊断领域，如癌症发病预测，这种网络能有效地对复杂的数据进行分析，找出潜在的发病规律。 在这个“单层竞争神经网络的数据分类—患者癌症发病预测”案例中，我们可能会涉及到以下几个关键知识点： 自组织映射（SOM）原理：SOM是一种无监督学习方法，它通过竞争机制将高维输入数据映射到一个低维的网格结构上，保持了输入数据的拓扑关系。在训练过程中，网络的每个神经元都有一个权重向量，与输入向量进行比较，最接近的神经元获胜，其权重被更新。 MATLAB编程：MATLAB是一个强大的数学计算和数据分析环境，通常用于实现各种机器学习算法，包括SOM。在这里，我们可能需要使用MATLAB的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）来构建、训练和评估单层竞争神经网络模型。 数据预处理：在癌症发病预测中，数据通常包含患者的临床特征如年龄、性别、生活习惯等。这些数据需要经过清洗、标准化或归一化，处理异常值，以及可能的特征选择，以便更好地适应神经网络模型。 网络结构：SOM的网络结构通常是一个二维网格，例如矩形或六边形，每个节点代表一个神经元。节点的数量和布局直接影响模型的性能，需要根据具体问题进行调整。 训练过程：在训练过程中，SOM使用迭代更新规则，每次迭代会调整所有神经元的权重。初期阶段，整个网络对输入响应活跃，随着训练进行，响应区域逐渐缩小，形成独特的聚类。 结果可视化：SOM的一个显著优点是它可以生成清晰的二维映射图，帮助我们直观理解数据分布和类别。在癌症发病预测中，这有助于识别高风险群体的特征和模式。 评估指标：评估模型性能的关键指标可能包括预测准确率、召回率、F1分数等。此外，交叉验证可以帮助评估模型的泛化能力，防止过拟合。 这个案例的学习可以深入理解SOM在实际问题中的应用，以及如何利用MATLAB实现这一过程。通过对患者数据的分析，我们可以为早期发现和预防癌症提供科学依据，对医疗决策支持具有重要意义。

Basic Operations and Matrix Input (class one).m

Pattern Classification一书中的MATLAB代码，提供了经典的各种算法的MATLAB实现。

这是MatLab阿拉伯语视频讲座系列第4讲的第1部分。视频文件的格式为“mp4”。本讲座的总长度为02:06:51，这部分的长度是00:00。在本次讲座中，您将： 1-了解如何构建和调用m文件函数以及如何将数学函数定义为内联函数并使用它。 2-学习如何使用“get”和“set”来编辑对象的属性。 3-了解图形、图形属性和使用matlab制作动画。

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用于小波神经网络MATLAB程序模拟，建议初学者好好看看，有一定作用。

MATLAB BP神经网络以及GABP神经网络，包括数据.mat，并附有详细注释，便于更改和理解。