irissom.m

用matlab中som实现的iris分类

%本程序为HKsom在iris数据集上的自动分类
clear all;clc;
t1=clock;
%样本归一化：
P1=[5.1,3.5,1.4,0.2,1
4.9,3.0,1.4,0.2,1
4.7,3.2,1.3,0.2,1
4.6,3.1,1.5,0.2,1
5.0,3.6,1.4,0.2,1
5.4,3.9,1.7,0.4,1
4.6,3.4,1.4,0.3,1
5.0,3.4,1.5,0.2,1
4.4,2.9,1.4,0.2,1
4.9,3.1,1.5,0.1,1
5.4,3.7,1.5,0.2,1
4.8,3.4,1.6,0.2,1
4.8,3.0,1.4,0.1,1
4.3,3.0,1.1,0.1,1
5.8,4.0,1.2,0.2,1
5.7,4.4,1.5,0.4,1
5.4,3.9,1.3,0.4,1
5.1,3.5,1.4,0.3,1
5.7,3.8,1.7,0.3,1
5.1,3.8,1.5,0.3,1
5.4,3.4,1.7,0.2,1
5.1,3.7,1.5,0.4,1
4.6,3.6,1.0,0.2,1
5.1,3.3,1.7,0.5,1
4.8,3.4,1.9,0.2,1
5.0,3.0,1.6,0.2,1
5.0,3.4,1.6,0.4,1
5.2,3.5,1.5,0.2,1
5.2,3.4,1.4,0.2,1
4.7,3.2,1.6,0.2,1
4.8,3.1,1.6,0.2,1
5.4,3.4,1.5,0.4,1
5.2,4.1,1.5,0.1,1
5.5,4.2,1.4,0.2,1
4.9,3.1,1.5,0.1,1
5.0,3.2,1.2,0.2,1
5.5,3.5,1.3,0.2,1
4.9,3.1,1.5,0.1,1
4.4,3.0,1.3,0.2,1
5.1,3.4,1.5,0.2,1
5.0,3.5,1.3,0.3,1
4.5,2.3,1.3,0.3,1
4.4,3.2,1.3,0.2,1
5.0,3.5,1.6,0.6,1
5.1,3.8,1.9,0.4,1
4.8,3.0,1.4,0.3,1
5.1,3.8,1.6,0.2,1
4.6,3.2,1.4,0.2,1
5.3,3.7,1.5,0.2,1
5.0,3.3,1.4,0.2,1
7.0,3.2,4.7,1.4,2
6.4,3.2,4.5,1.5,2
6.9,3.1,4.9,1.5,2
5.5,2.3,4.0,1.3,2
6.5,2.8,4.6,1.5,2
5.7,2.8,4.5,1.3,2
6.3,3.3,4.7,1.6,2
4.9,2.4,3.3,1.0,2
6.6,2.9,4.6,1.3,2
5.2,2.7,3.9,1.4,2
5.0,2.0,3.5,1.0,2
5.9,3.0,4.2,1.5,2
6.0,2.2,4.0,1.0,2
6.1,2.9,4.7,1.4,2
5.6,2.9,3.6,1.3,2
6.7,3.1,4.4,1.4,2
5.6,3.0,4.5,1.5,2
5.8,2.7,4.1,1.0,2
6.2,2.2,4.5,1.5,2
5.6,2.5,3.9,1.1,2
5.9,3.2,4.8,1.8,2
6.1,2.8,4.0,1.3,2
6.3,2.5,4.9,1.5,2
6.1,2.8,4.7,1.2,2
6.4,2.9,4.3,1.3,2
6.6,3.0,4.4,1.4,2
6.8,2.8,4.8,1.4,2
6.7,3.0,5.0,1.7,2
6.0,2.9,4.5,1.5,2
5.7,2.6,3.5,1.0,2
5.5,2.4,3.8,1.1,2
5.5,2.4,3.7,1.0,2
5.8,2.7,3.9,1.2,2
6.0,2.7,5.1,1.6,2
5.4,3.0,4.5,1.5,2
6.0,3.4,4.5,1.6,2
6.7,3.1,4.7,1.5,2
6.3,2.3,4.4,1.3,2
5.6,3.0,4.1,1.3,2
5.5,2.5,4.0,1.3,2
5.5,2.6,4.4,1.2,2
6.1,3.0,4.6,1.4,2
5.8,2.6,4.0,1.2,2
5.0,2.3,3.3,1.0,2
5.6,2.7,4.2,1.3,2
5.7,3.0,4.2,1.2,2
5.7,2.9,4.2,1.3,2
6.2,2.9,4.3,1.3,2
5.1,2.5,3.0,1.1,2
5.7,2.8,4.1,1.3,2
6.3,3.3,6.0,2.5,3
5.8,2.7,5.1,1.9,3
7.1,3.0,5.9,2.1,3
6.3,2.9,5.6,1.8,3
6.5,3.0,5.8,2.2,3
7.6,3.0,6.6,2.1,3
4.9,2.5,4.5,1.7,3
7.3,2.9,6.3,1.8,3
6.7,2.5,5.8,1.8,3
7.2,3.6,6.1,2.5,3
6.5,3.2,5.1,2.0,3
6.4,2.7,5.3,1.9,3
6.8,3.0,5.5,2.1,3
5.7,2.5,5.0,2.0,3
5.8,2.8,5.1,2.4,3
6.4,3.2,5.3,2.3,3
6.5,3.0,5.5,1.8,3
7.7,3.8,6.7,2.2,3
7.7,2.6,6.9,2.3,3
6.0,2.2,5.0,1.5,3
6.9,3.2,5.7,2.3,3
5.6,2.8,4.9,2.0,3
7.7,2.8,6.7,2.0,3
6.3,2.7,4.9,1.8,3
6.7,3.3,5.7,2.1,3
7.2,3.2,6.0,1.8,3
6.2,2.8,4.8,1.8,3
6.1,3.0,4.9,1.8,3
6.4,2.8,5.6,2.1,3
7.2,3.0,5.8,1.6,3
7.4,2.8,6.1,1.9,3
7.9,3.8,6.4,2.0,3
6.4,2.8,5.6,2.2,3
6.3,2.8,5.1,1.5,3
6.1,2.6,5.6,1.4,3
7.7,3.0,6.1,2.3,3
6.3,3.4,5.6,2.4,3
6.4,3.1,5.5,1.8,3
6.0,3.0,4.8,1.8,3
6.9,3.1,5.4,2.1,3
6.7,3.1,5.6,2.4,3
6.9,3.1,5.1,2.3,3
5.8,2.7,5.1,1.9,3
6.8,3.2,5.9,2.3,3
6.7,3.3,5.7,2.5,3
6.7,3.0,5.2,2.3,3
6.3,2.5,5.0,1.9,3
6.5,3.0,5.2,2.0,3
6.2,3.4,5.4,2.3,3
5.9,3.0,5.1,1.8,3];
T1=P1(:,5)';
P1(:,5)=[];
[R1,C1]=size(P1);csum=15;
maxp1=max(P1);
%for n=1:C1
    %P1(:,n)=P1(:,n)/maxp1(n);
    %end

%*******************************************************************
%*******************************************************************
%som分类：
net=newsom(minmax(P1'),3);
 net=train(net,P1');
 s=sim(net,P1');
 a1=vec2ind(s);
 %计算每类实际个数：
Confusion_Matrix_SOM=zeros(4,4);
 Confusion_Matrix_SOM(1,:)=[0:3];
 Confusion_Matrix_SOM(:,1)=[0:3]';
for nf=1:3 
    for nc=1:3
        Confusion_Matrix_SOM(nf+1,nc+1)=length(find(a1(find(T1==nf))==nc));
        %a1class为计算som分出的每类个数
    end
end
pre1=0;
for n=2:4%计算som的分类精度
    pre1=pre1+max(Confusion_Matrix_SOM(n,:));
end
Confusion_Matrix_SOM
pre1=pre1/R1*100