ニューラル ネット クラスタリング

(削除予定) 自己組織化マップ (SOM) ネットワークを使用したクラスタリング問題の求解

ニューラル ネット クラスタリング アプリは将来のリリースで削除される予定です。詳細については、Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflowsを参照してください。

コードの更新に関するアドバイスについては、バージョン履歴を参照してください。

説明

ニューラル ネット クラスタリングアプリでは、クラスタリング問題を解くために、自己組織化マップ ネットワークの作成、可視化、学習ができます。

このアプリを使って次のことを実行できます。

  • ファイルまたは MATLAB® ワークスペースからデータをインポートするか、サンプル データ セットの 1 つを使用する。

  • ニューラル ネットワークの定義と学習。

  • 近傍距離、重み平面、サンプル ヒット、重み位置などの可視化プロットの使用による結果の解析。

  • 結果を再現したり、学習プロセスをカスタマイズしたりするための MATLAB スクリプトの生成。

  • MATLAB Compiler™ および MATLAB Coder™ ツールによる展開に適した関数の生成、および Simulink® Coder での使用に向けた Simulink へのエクスポート。

ヒント

深層学習ニューラル ネットワークを対話的に構築して可視化するには、ディープ ネットワーク デザイナー アプリを使用します。詳細については、ディープ ネットワーク デザイナー入門を参照してください。

Neural Net Clustering app

ニューラル ネット クラスタリング アプリを開く

  • R2026a より前: MATLAB ツールストリップ: [アプリ] タブの [機械学習および深層学習] にあるアプリ アイコンをクリックします。

  • MATLAB コマンド プロンプト: nctool と入力します。

アルゴリズム

ニューラル ネット クラスタリングアプリには、ニューラル ネットワークに学習させるために使用できる組み込み学習アルゴリズムが用意されています。

学習アルゴリズム説明

バッチ教師なしの重みとバイアスの学習

バッチの更新を伴う、教師なしの重み学習規則とバイアス学習規則を使用して、ネットワークに学習させます。すべての入力データが渡された後に、重みとバイアスが更新されます。

このアルゴリズムを実装するために、ニューラル ネット クラスタリング アプリでは trainbu 関数を使用しています。

バージョン履歴

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参考

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トピック