聚类分析 | MATLAB实现基于SOM自组织特征映射聚类可视化
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效果一览
完整代码：聚类分析 | MATLAB实现基于SOM自组织特征映射聚类可视化
基本介绍
代码功能简述
该MATLAB代码实现了以下核心功能：
数据预处理：导入Excel数据集，进行转置操作和归一化处理（归一化到[0,1]区间）
SOM聚类：使用2×2的自组织映射网络对数据进行无监督聚类（输出4个类别）
t-SNE降维可视化：将高维数据降至2维，并绘制聚类结果散点图
算法原理详解
SOM（自组织映射）：
拓扑结构：创建2×2的竞争层神经网络（输出4个神经元）
竞争学习：通过无监督训练使相似样本激活相同神经元
权重更新：获胜神经元及其邻域神经元权重向输入样本靠近
聚类原理：vec2ind函数将输出转换为1-4的类别标签
t-SNE（t分布随机邻域嵌入）：
降维机制：通过概率分布保持高维数据的局部结构
相似度计算：使用t分布建模低维空间相似度
可视化优势：擅长保留聚类结构，适合高维数据可视化
数据归一化：
采用mapminmax函数进行Min-Max标准化：
图片
运行环境要求
MATLAB版本：必需R2017a或更高版本（tsne函数引入版本），推荐R2020b+ 以获得最佳性能。
执行流程示意图
关键参数说明
该代码适用于中小规模数据集（≤10,000样本）的探索性聚类分析，典型应用场景包括数据分群、特征聚类。
程序设计
clike
clear
clc
warning off
%% 导入数据
result = xlsread('数据集.xlsx');
%% 参数设置
M = size(result, 1); % 样本数目
%% 输入特征
result = result';
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(result, 0, 1);
%% 矩阵转置
p_train = p_train';
%% SOM 聚类算法
net = selforgmap([2 2]); % 创建一个 2x2 的 SOM参考资料
1\] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161 \[2\] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718