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利用竞争学习进行模式分类实例

% Title : 利用竞争学习进行模式分类实例
% Descript : 竞争学习指同一神经元层次上各个神经元相互之间进行竞争，竞争胜利的神经元修改与其相联的连接权值。竞争学习是一种无监督学习。在无监督学习中，只向网络提供一些学习样本，而不提供理想的输出。网络根据输入样本进行自组织，并将其划分到相应的模式类中。
clf reset
figure(gcf)
%setfsize(300,300);
echo on
clc

% INITC -对前向网络进行初始化
% TRAINC -训练竞争层
% SIMUC -竞争层仿真
pause  
clc
% P 为输入向量
X=[0 1;0 1];
clusters=8;
points=6;
std_dev=0.05;
P=nngenc(X,clusters,points,std_dev);

pause
clc
plot(P(1,:),P(2,:),'+r')
title('输入向量');
xlabel('P(1)')
ylabel('P(2)')

pause
clc
w=initc(P,8);

df=20;   %学习过程显示频率
me=8000; %最大训练步数
lr=0.1  %学习率
tp=[df me lr];
w=trainc(w,P,tp);

pause
clc
p=[0;0.2];
a=simuc(p,w)
echo off