自己組織化マップ

例のクラスター、例の分布、およびクラスター間の類似関係のプロトタイプベクトルの特定

アプリ

Solve clustering problem using self-organizing map (SOM) networks

`nctool`	ニューラルネットクラスタリングアプリを開く
`view`	浅いニューラルネットワークの表示

selforgmap 自己組織化マップ

`train`	浅いニューラルネットワークの学習
`plotsomhits`	Plot self-organizing map sample hits
`plotsomnc`	Plot self-organizing map neighbor connections
`plotsomnd`	Plot self-organizing map neighbor distances
`plotsomplanes`	Plot self-organizing map weight planes
`plotsompos`	Plot self-organizing map weight positions
`plotsomtop`	Plot self-organizing map topology
`genFunction`	浅いニューラルネットワークのシミュレーション用の MATLAB 関数の生成

自己組織化マップによるデータのクラスタリング
ニューラルネットクラスタリングアプリまたはコマンドライン関数を使用して、類似性によってデータをグループ化します。
浅いニューラルネットワーク関数の配布
MATLAB^® ツールを使用して、学習済みの浅いニューラルネットワークのシミュレーションと配布を行います。
浅いニューラルネットワークの学習の展開
浅いニューラルネットワークの学習を展開する方法を学習します。
アヤメのクラスタリング
この例では、自己組織化マップニューラルネットワークによってアヤメの花を複数のクラスにトポロジカルにクラスタリングする方法を説明します。
遺伝子発現解析
この例では、ニューラルネットワークを使用してパン酵母の遺伝子発現プロファイルのパターンを探す方法を示します。
1 次元自己組織化マップ
2 次元層のニューロンは、入力ベクトルが発生する入力空間のさまざまな領域を表すことを学習します。
2 次元自己組織化マップ
1 次元の問題と同様に、この自己組織化マップは、入力ベクトルが発生する入力空間のさまざまな領域を表すことを学習します。

自己組織化マップニューラルネットワークによるクラスター化
入力空間でのグループ化の方法に従って入力ベクトルを分類するために、自己組織化特徴マップ (SOFM) を使用します。