matlabsom算法

Ⅲ matlab的算法有哪些急用！谢谢啊！

MATLAB 产品族可以用来进行以下各种工作：
● 数值分析
● 数值和符号计算
● 工程与科学绘图
● 控制系统的设计与仿真
● 数字图像处理 技术
● 数字信号处理 技术
● 通讯系统设计与仿真
● 财务与金融工程
MATLAB 的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。附加的工具箱（单独提供的专用 MATLAB 函数集）扩展了 MATLAB 环境，以解决这些应用领域内特定类型的问题。
matlab特点
●此高级语言可用于技术计算
●此开发环境可对代码、文件和数据进行管理
●交互式工具可以按迭代的方式探查、设计及求解问题
●数学函数可用于线性代数、统计、傅立叶分析、筛选、优化以及数值积分等
●二维和三维图形函数可用于可视化数据
●各种工具可用于构建自定义的图形用户界面
●各种函数可将基于MATLAB的算法与外部应用程序和语言（如 C、C++、Fortran、Java、COM 以及 Microsoft Excel）集成
MATLAB的优势
（1）友好的工作平台和编程环境
MATLAB由一系列工具组成。这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文件，其中许多工具采用的是图形用户界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级，MATLAB的用户界面也越来越精致，更加接近Windows的标准界面，人机交互性更强，操作更简单。而且新版本的MATLAB提供了完整的联机查询、帮助系统，极大的方便了用户的使用。简单的编程环境提供了比较完备的调试系统，程序不必经过编译就可以直接运行，而且能够及时地报告出现的错误及进行出错原因分析。
（2）简单易用的程序语言
Matlab一个高级的矩阵/阵列语言，它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步，也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序（M文件）后再一起运行。新版本的MATLAB语言是基于最为流行的C＋＋语言基础上的，因此语法特征与C＋＋语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式。使之更利于非计算机专业的科技人员使用。而且这种语言可移植性好、可拓展性极强，这也是MATLAB能够深入到科学研究及工程计算各个领域的重要原因。
（3）强大的科学计算机数据处理能力
MATLAB是一个包含大量计算算法的集合。其拥有600多个工程中要用到的数学运算函数，可以方便的实现用户所需的各种计算功能。函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果，而前经过了各种优化和容错处理。在通常情况下，可以用它来代替底层编程语言，如C和C++ 。在计算要求相同的情况下，使用MATLAB的编程工作量会大大减少。MATLAB的这些函数集包括从最简单最基本的函数到诸如矩阵，特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数。函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学运算、多维数组操作以及建模动态仿真等。
（4）出色的图形处理功能

图形处理功能 MATLAB自产生之日起就具有方便的数据可视化功能，以将向量和矩阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理、动画和表达式作图。可用于科学计算和工程绘图。新版本的MATLAB对整个图形处理功能作了很大的改进和完善，使它不仅在一般数据可视化软件都具有的功能（例如二维曲线和三维曲面的绘制和处理等）方面更加完善，而且对于一些其他软件所没有的功能（例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等），MATLAB同样表现了出色的处理能力。同时对一些特殊的可视化要求，例如图形对话等，MATLAB也有相应的功能函数，保证了用户不同层次的要求。另外新版本的MATLAB还着重在图形用户界面（GUI）的制作上作了很大的改善，对这方面有特殊要求的用户也可以得到满足。
（5）应用广泛的模块集合工具箱
MATLAB对许多专门的领域都开发了功能强大的模块集和工具箱。一般来说，它们都是由特定领域的专家开发的，用户可以直接使用工具箱学习、应用和评估不同的方法而不需要自己编写代码。目前，MATLAB已经把工具箱延伸到了科学研究和工程应用的诸多领域，诸如数据采集、数据库接口、概率统计、样条拟合、优化算法、偏微分方程求解、神经网络、小波分析、信号处理、图像处理、系统辨识、控制系统设计、LMI控制、鲁棒控制、模型预测、模糊逻辑、金融分析、地图工具、非线性控制设计、实时快速原型及半物理仿真、嵌入式系统开发、定点仿真、DSP与通讯、电力系统仿真等，都在工具箱（Toolbox）家族中有了自己的一席之地。
（6）实用的程序接口和发布平台
新版本的MATLAB可以利用MATLAB编译器和C/C++数学库和图形库，将自己的MATLAB程序自动转换为独立于MATLAB运行的C和C++代码。允许用户编写可以和MATLAB进行交互的C或C++语言程序。另外，MATLAB网页服务程序还容许在Web应用中使用自己的MATLAB数学和图形程序。MATLAB的一个重要特色就是具有一套程序扩展系统和一组称之为工具箱的特殊应用子程序。工具箱是MATLAB函数的子程序库，每一个工具箱都是为某一类学科专业和应用而定制的，主要包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波分析和系统仿真等方面的应用。
（7）应用软件开发（包括用户界面）
在开发环境中，使用户更方便地控制多个文件和图形窗口；在编程方面支持了函数嵌套，有条件中断等；在图形化方面，有了更强大的图形标注和处理功能，包括对性对起连接注释等；在输入输出方面，可以直接向Excel和HDF5进行连接。

Ⅳ matlab有som神经网络函数吗

SOM神经网络也属于自组织型学习网络，只不过更特殊一点它属于自组织特征的映射网络。该网络是由一个全连接的神经元阵列组成的无教师，自组织，自学习的网络。kohonen认为，处于空间中不同区域的神经元有着不同的分工，当一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的反映域，各区域对于输入模式具有不同的相应特征。

%随机生成1000个二维向量，作为样本，并绘出其分布
P=rands(2,1000);
plot(P(1,:),P(2,:),'+r')
title('初始随机样本点分布');
xlabel('P(1)');
ylabel('P(2)');
%建立网络，得到初始权值
net=newsom([01;01],[56]);
w1_init=net.iw{1,1}
%绘出初始权值分布图
figure;
plotsom(w1_init,net.layers{1}.distances)
%分别对不同的步长，训练网络，绘出相应的权值分布图
fori=10:30:100
net.trainParam.epochs=i;
net=train(net,P);
figure;
plotsom(net.iw{1,1},net.layers{1}.distances)
end
%对于训练好的网络，选择特定的输入向量，得到网络的输出结果
p=[0.5;0.3];
a=0;
a=sim(net,p)

SOM神经网络执行的时候，每次执行后的结构不一样，原因是每一次激发的神经元不一样，但是无论激活那个神经元，最后的分类结果不会改变。

缺点：就是有的神经元的初始权值向量里输入向量太远以至于他从未在竞争中获胜，因而也从未得到学习，就形成了死神经元。

Ⅳ 怎样用matlab实现som聚类算法

这个貌似demo里面有

Ⅵ matlab som quantification error 怎么算

量化误差

Then via the introction of Match-degree, Rection-rate and quantification error of recing sample, a novel approach to
intrusion detection based on Multi-layered modified SOM neural network and
Principal Component Analysis (PCA) is proposed.

然后通过引入自定义变量匹配度、约简率和约简样本量化误差,提出了一种新的基于多层自组织映射和主成分分析入侵检测模型与算法。

短句来源

The Self-Organizing Map(SOM) learning and classification algorithms are
firstly modified. Then via the introction of match-degree,rection-rate and
quantification error of recing sample,a novel approach
to intrusion detection based on multi-layered modified SOM neural network and
Principal Component Analysis(PCA) is proposed.

首先改进了自组织映射学习和分类算法,通过引入自定义变量匹配度、约简率和约简样本量化误差,提出了一种新的基于多层自组织映射和主成分分析入侵检测模型与算法。

Ⅶ matlab里对于SOM聚类操作的问题

按照你的数据，newsom里的第一个变量必须得是一个14行的向量才行，不能只是两行

Ⅷ MATLAB中SOM神经网络的权值是怎样实现初始化的

SOM神经网络的初始权值是自动完成的，用随机数设定输入层和映射层之间的权值的初始值。这种方式有一个问题，就是有时一个神经元的初始权值输入向量太远，以至于它从未在竞争中获胜，因而也从未得到学习，这将形成毫无用处的“死”神经元。

net=newsom(PR,[D1,D2,^],TFCN,DFCN,OLR,OSTEPS,TLR,TND)
PR:R个输入元素的最大值和最小值的设定值，R*2维矩阵
Di：第I层的维数，默认为[5 8]
TFCN：拓扑函数，默认为hextop
DFCN:距离函数，默认为linkdist
OLR：分类阶段学习速率，默认为0.9
OSTEPS：分类阶段的步长，默认为1000
TLR：调谐阶段的学习速率，默认为0.02
TNS:调谐阶段的领域距离，默认为1.

Ⅸ 跪求som神经网络的MATLAB源代码，谢谢各位大哥大姐。如果运行结果代码正确，高分相送。

SOM:
close all
clf reset
figure(gcf);
echo on
pause
clc
p=zscore(data);%biaozhunhua
pause
clc
plot3(p(:,1),p(:,2),p(:,3),'*');
axis([0 1 0 1]);
title('Input data');
pause
clc
net=newsom([0 1;0 1],[9]);
pause
clc
net.trainParam.epochs=100;
net=train(net,p);
pause
clc
figure;
w=net.IW{1};
%IW 是输入层到第一层的权值矩阵
%LW 是中间层和输出层，也就是神经元到神经元的权值
%b 是第Ni层的偏向向量
plotsom(net.IW{1,1},net.layers{1}.distances);
pause
clc
a=sim(net,[0.6;0.8])
echo off

Ⅹ matlab怎么判断som结果的好坏 有什么基本的准则么

你的问题问得有点宽泛，不同的预测方法要采用不同的命令，对结果的好坏也可以用不同的检验方法，具体问题具体分析。