【教程】如何一步一步训练一个SOM神经网络-自组织竞争神经网络(Self-organizing Feature Map)

本文来自《老饼讲解-BP神经网络》https://www.bbbdata.com/

一、什么是SOM神经网络
- 1.1.SOM神经网络有什么用
- 1.2.SOM神经网络是如何聚类的
二、如何训练一个SOM神经网络
- [2.1. 训练一个SOM神经网络的代码示例](#2.1. 训练一个SOM神经网络的代码示例)
- [2.2. 如何查看SOM神经网络的聚类中心](#2.2. 如何查看SOM神经网络的聚类中心)

SOM神经网络全称为自组织竞争神经网络(Self-organizing Feature Map)，它是Kohonen在1981年提出的一种用于聚类的神经网络，本文讲解如何一步一步训练一个SOM神经网络。

一、什么是SOM神经网络

1.1.SOM神经网络有什么用

SOM神经网络主要用来解决聚类问题，聚类问题是一种无监督学习，就是对样本进行分类，

通过算法，找出N个聚类中心，样本离哪个聚类中心最近，就将样本判为哪一个类别。

如上示所，经过聚类算法后，将样本划分为不同的类别。

1.2.SOM神经网络是如何聚类的

SOM按一个固定的拓扑初始化聚类中心，如下所示就是SOM常用的六边形拓扑结构

进一步地，根据Kohonen规则更新聚类中心，SOM与Kohonen的不同是，SOM会把邻近的聚类中心一起更新(这就是为什么SOM会引入拓扑结构来连结各个聚类中心了)。

以神经网络的拓扑图来展示SOM神经网络时，则如下：

输入是样本，隐层的各个隐节点就是各个聚类中心，最终样本离哪个聚类中心最近，就判断样本属于哪个类别。

二、如何训练一个SOM神经网络

2.1. 训练一个SOM神经网络的代码示例

在matlab中可以使用selforgmap来训练一个SOM神经网络，示例代码如下：

matlab 复制代码

% 本demo展示用matlab工具箱训练一个SOM神经网络
% 生成用于聚类的数据
rand('seed',70);                                   % 随机种子，设定随机种子是为了每次的结果一样
dataC = [2.5,2.5;7.5,2.5;2.5,7.5;7.5,7.5]';        % 生成四个样本中心
sn = 80;                                           % 样本个数
X = rand(2,sn)+dataC(:,mod(1:sn,4)+1);             % 随机生成样本点
											       
% 调用工具箱训练一个SOM网络                        
net = selforgmap([3 5]);                           % 建立一个SOM神经网络
net = train(net,X);                                % 训练网络
W   = net.IW{1};                                   % 网络的权重，也即各个聚类中心的位置
y   = net(X);                                      % 用训练好的网络进行预测
classes = vec2ind(y);                              % 将预测结果由one-hot格式转为类别索引

% 绘图
plot(X(1,:),X(2,:),'*');                           % 原始样本
hold on 
plot(W(:,1),W(:,2),'or','MarkerFaceColor','g');    % 网络训练好的聚类中心

运行结果如下