(Matlab)使用竞争神经网络实现数据聚类
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摘要：
参考文献：
1.竞争神经网路介绍：
2.仿真实验：
3.相关代码：
摘要：
基于Matalb平台，构建竞争神经网络模型，并实现无监督的数据聚类。
1.竞争神经网路介绍：
竞争型神经网络是以无教师示教方式进行网络训练的一种神经网络。它的特点是能将输入数据中隐含的特征抽取出来，自动进行学习。网络通过自身训练，自动对输入模式进行分类。竞争型神经网络在结构上一般是由输入层和竞争层构成的两层网络。两层之间各神经元实现双向全连接，没有隐含层，有时竞争层各神经元之间还存在横向连接。
在学习方法上，不是以网络的误差或能量函数的单调递减作为算法准则，而是依靠神经元之间的兴奋、协调、抑制、竞争的作用来进行信息处理，指导网络的学习与工作。长期以来，一些研究者提出了基于以上竞争型神经网络模型的许多改进方法，使神经网络模型的功能和性能得到很大提高，这些都为神经网络技术应用于数据挖掘奠定了一定的基础。然而其进一步的发展却受到许多缺陷的限制，主要表现在：
第一，输入模式过于臃肿和训练时间过于漫长，影响了神经网络的训练速度和训练效果。为了解决神经网络的训练规模归于庞大的缺点，有学者利用粗糙集理论对输入数据进行预处理，消除输入模式的冗余属性，从而简化了神经网络的训练规模。但是粗糙集理论的缺点是只能处理离散化的数据，而对连续输入属性无能为力。而在现实的数据库中，大部分是连续性数据或是连续性和离散性相混合的数据，因此在数据处理前必须对数据进行离散化处理，这极大地限制了粗糙集理论在聚类分析中的应用范围。
第二，竞争型神经网络存在“死点”问题，某些神经元在竞争中可能始终未能获胜而成为“死神经元”，不仅造成神经元的浪费，而且造成训练误差偏大，无法达到训练误差的精度要求，不能很好完成它所担负的聚类或分类任务。
2.仿真实验：
首先生成需要聚类的数据，共80个样本，每个样本有2个特征值，所有样本在二维空间中的分布如下：
然后，设置网路神经元的个数，这里设置神经元个数为8个，首先将网路的权重向量至于所有聚类数据的中心，然后开始训练竞争神经网络：
训练完成后，竞争神经网络的权重参数分布在对应的聚类中心，此时完成数据的聚类。如下图所示
输入一个样本，即可查询对应的分类情况，比如输入样本特征值为[0,0.2]，则网络输出其对应的分类：
3.相关代码：
参考文献：
本文仅展示部分代码，需要全部代码点这里：🍞正在为您运送作品详情
clc;
clear;
%% 生成数据
bounds = [0 1; 0 1]; % 数据生成范围限制
clusters = 8; % 设置分类类数
points = 10;
std_dev = 0.05;
x = nngenc(bounds,clusters,points,std_dev); % 产生数据
% 查看生成数据的分布情况
figure(1);
plot(x(1,:),x(2,:),'+r');
title('生成数据的分布情况');
xlabel('横坐标');
ylabel('纵坐标');
%% 构建竞争神经网络模型
% 此处 COMPETLAYER 接受两个参数，即神经元数量和学习率。
% 我们可以配置网络输入（通常由 TRAIN 自动完成），并绘制初始权重向量以查看其分类尝试过程。
% 对权重向量 (o) 进行训练，使它们出现在输入向量 (+) 的聚类的中心。
epochs = 8; % 设置网络神经元个数
[net,circles] = Build_Net(clusters,x,epochs);
%% 查看分类情况
w = net.IW{1};
figure(3)
plot(x(1,:),x(2,:),'+r');
hold on
plot(w(:,1),w(:,2),'ob');
hold off
title('训练后网络的权重向量分布情况(蓝色的点)');
xlabel('横坐标');
ylabel('纵坐标');
%% 使用训练后的网络查询数据的类别
x1 = [0; 0.2]; % 查询这个数据
y = net(x1) % 调用网络