基于鸢尾花数据集实施自组织神经网络聚类分析

本文主要是介绍基于鸢尾花数据集实施自组织神经网络聚类分析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1. 自组织神经网络的基础知识

自组织神经网络也称自组织映射（SOM）或自组织特征映射（SOFM），是一种使用非监督式学习来产生训练样本的输入空间的一个低维（通常是二维）离散化的表示的人工神经网络（ANN）。自组织映射与其他人工神经网络的不同之处在于它使用一个邻近函数来保持输入空间的拓扑性质。

2. 鸢尾花数据集的自组织分类

# 导入必要的库
import numpy as np
from minisom import MiniSom
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets# 载入鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
data = iris.data
labels = iris.target# 数据归一化
data = (data - np.min(data, axis=0)) / (np.max(data, axis=0) - np.min(data, axis=0))# 定义 SOM 网络的参数
som_shape = (10, 10)  # SOM 网格的形状
som = MiniSom(som_shape[0], som_shape[1], data.shape[1], sigma=1.0, learning_rate=0.5)# 初始化权重并开始训练
som.random_weights_init(data)
som.train_random(data, 100)  # 100 次迭代
# 创建 U-matrix
umatrix = som.distance_map()
print(umatrix)
# 绘制 U-matrix
plt.figure(figsize=(4,4))
plt.pcolor(umatrix.T, cmap='bone_r', alpha=0.8)
plt.colorbar()# 绘制聚类中心
for i, target in enumerate(labels):x, y = som.winner(data[i])plt.text(x + 0.5, y + 0.5, str(target), color=plt.cm.rainbow(target / 2.0), fontdict={'weight': 'bold', 'size': 11

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