som.m

有关matlab的神经网络源程序

P=[0.25 0.60 0.25 0.50 0.50 0.50 0.25 0.50 0.25;
   0.25 0.60 0.50 0.50 0.50 0.50 0.75 0.50 0.50;
   0.75 0.40 0.75 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50;
   0.25 0.60 0.50 0.50 0.25 0.25 0.75 0.50 0.50;
   0.25 0.60 0.50 0.50 0.00 0.00 1.00 0.50 0.50;
   0.75 0.40 0.75 0.50 0.25 0.25 0.75 1.00 0.25;
   0.25 0.60 0.50 0.50 0.75 0.25 0.25 0.50 0.50;
   0.25 0.60 0.50 0.50 0.25 0.25 0.75 1.00 0.50;
   0.50 0.50 0.50 0.50 0.75 0.75 0.25 1.00 0.50;
   0.00 0.75 0.75 0.50 1.00 0.75 0.25 1.00 0.50;
   0.50 0.50 0.50 0.50 0.75 0.75 0.25 0.50 0.50]';
net=newsom(minmax(P),[8 8]);
net=train(net,P);
y=sim(net,P);
yc=vec2ind(y);
%输出聚类结果
yc_88=yc

net=newsom(minmax(P),[4 4]);
net.trainParam.epochs=2000;
net=train(net,P);
y=sim(net,P);
yc=vec2ind(y);
%输出聚类结果
yc_44=yc