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神经网络中的竞争网络聚类

%利用竞争学习进行模式分类
%initc 初始化竞争层
%trainc 训练竞争层
%simuc 竞争层仿真

%创建输入样本数据
 X=[0,1;0,1];
 clusters=8;
 points=10;
 std_dev=0.05;
 P=nngenc(X,clusters,points,std_dev);
%P1=[1.24	1.36	1.38	1.38	1.38	1.40	1.48	1.54	1.56
%    1.72	1.74	1.64	1.82	1.90	1.70	1.82	1.82	2.08];

%P2=[1.14	1.16	1.20	1.26	1.28	1.30
%    1.78	1.96	1.86	2.00	2.00	1.96];
%P=[P1,P2];

%绘制输入样本分布
clc;
plot(P(1,:),P(2,:),'+r');
title('Input vectors');
xlabel('p(1)');
ylabel('p(2)');

%初始化竞争层
pause
clc
N=8;
w=initc(P,N); %N分类的个数
plot(P(1,:),P(2,:),'+r',w(:,1),w(:,2),'ob');
title('Input vecters/Weight vectors');
xlabel('p(1),w(1)');
ylabel('p(2),w(2)');

%训练竞争层
pause
clc
df=25;
me=700;
lr=0.1;
tp=[df me lr];
w=trainc(w,P,tp);

%竞争层仿真
clc
p=[1.24 1.28 1.40 1.15 1.5 1.6 1.4
   1.80 1.84 2.04  2   1.7  1.6  1.7];
a=simuc(p,w)
hold on
plot(p(1,:),p(2,:),'*');
echo off