神经网络聚类

（即将删除）使用自组织映射 (SOM) 网络求解聚类问题

以后的版本中将会删除神经网络聚类。有关详细信息，请参阅Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflows。

有关更新代码的建议，请参阅版本历史记录。

说明

通过神经网络聚类，您可以创建、可视化和训练自组织映射网络以求解聚类问题。

使用此 App，您可以：

  • 从文件、MATLAB® 工作区导入数据，或使用示例数据集之一。

  • 定义和训练一个神经网络。

  • 使用可视化图分析结果，如邻点距离、权重平面、采样命中点和权重位置。

  • 生成 MATLAB 脚本以重现结果并自定义训练过程。

  • 生成适合使用 MATLAB Compiler™ 和 MATLAB Coder™ 工具部署的函数，并导出到 Simulink® 以便与 Simulink Coder 结合使用。

提示

要以交互方式构建和可视化深度学习神经网络，请使用深度网络设计器。有关详细信息，请参阅深度网络设计器快速入门。

Neural Net Clustering app

打开 神经网络聚类 App

  • 在 R2026a 之前的版本中: MATLAB 工具条：在 App选项卡上的机器学习和深度学习下，点击 App 图标。

  • MATLAB 命令提示符：输入 nctool。

算法

神经网络聚类提供内置训练算法，可用于训练神经网络。

训练算法描述

批量无监督权重和偏置训练

使用无监督的权重和偏置学习规则通过批量更新来训练网络。权重和偏置在输入数据全部通过时更新。

为了实现此算法，神经网络聚类使用 trainbu 函数。

版本历史记录

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另请参阅

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