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

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

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

selforgmap 自己組織化マップ

`train`	浅層ニューラルネットワークの学習
`plotsomhits`	自己組織化マップサンプルヒットのプロット
`plotsomnc`	自己組織化マップ近傍接続のプロット
`plotsomnd`	自己組織化マップ近傍距離のプロット
`plotsomplanes`	自己組織化マップ重み平面のプロット
`plotsompos`	自己組織化マップ重み位置のプロット
`plotsomtop`	自己組織化マップトポロジのプロット
`genFunction`	浅層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する。
浅層ニューラルネットワーク関数の展開
MATLAB^® ツールを使用して、学習済みの浅層ニューラルネットワークのシミュレーションと展開を行います。
浅層ニューラルネットワークの学習の展開
浅層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。