广义回归神经网络GRNN ,竞争神经网络,自组织映射神经网络
2016-03-29 17:49
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广义回归神经网络GRNN 函数逼近 P = [1 2 3]; % 训练输入向量 T = [2.0 4.1 5.9] % 训练输入的期望输出值newgrnn(P,T,.5) .4扩散速度 net = newgrnn(P,T); % 设计GRNN网络 x=[1.5,2.5]; % 测试输出。计算x=1.5和x=2.5的查找 y=sim(net,x) % 测试结果 竞争神经网络 分类 inputs = iris_dataset; % 载入数据 net = competlayer(3); % 创建竞争网络默认competlayer(5,0.01,0.001)分类类别.Kohonen学习率.阈值学习率 net = train(net,inputs); % 训练 outputs = net(inputs); % 分类 classes = vec2ind(outputs) % 格式转换。classes为分类结果,这里仅列出部分数据 c=hist(classes,3) % 每个类别的数量 自组织映射神经网络 聚类 x = simplecluster_dataset; plot(x(1,:),x(2,:),'o') set(gcf,'color','w') title('原始数据') net = selforgmap([8 8]); % 创建自组织映射网络 net = train(net,x); % 训练 y = net(x); classes = vec2ind(y); hist(classes,64) % 显示聚类结果 set(gcf,'color','w') title('聚类结果') xlabel('类别') ylabel('类别包含的样本数量') net = selforgmap([2,3]); net = train(net,x); y = net(x); classes = vec2ind(y); c=hist(classes,6) % 6个类别包含的样本个数 plotsomhits(net,x) % 显示每个类别的个数 plotsompos(net,x) % 显示类别中心点的位置 plotsompos(net,x) % 显示类别中心点的位置
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