8-3-2.m

《神经网络理论与Matlab R2007实现》（程序代码）

%输入向量P
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	0.50	0.50	0.75	0.75	0.50;
0.75	0.40	0.50	0.50	0.75	0.75	0.25	0.00	1.00;
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),[8 8]);
net.trainParam.epochs=2000;
net=train(net,P);
y=sim(net,P)
yc=vec2ind(y);
%输出聚类结果
yc_44=yc