聚类分析 | MATLAB实现基于SOM自组织特征映射聚类可视化

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

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