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competlayer函数创建一个竞争网络层,根据输入样本之间的相似性对其进行分类,分类的类别数是给定的,且总是倾向于给每一个类别分配相同数目的样本,尽量均衡地进行分类。
%% 清理
clear,clc
close all
%% 样本数据
load('point.mat');
%% 建立竞争网络,两个类别
net = competlayer(2);
%% 训练
net.trainParam.epochs=400;
tic
net=train(net,x0);
toc
%% 计算结果
y=net(x0);
calsses = vec2ind(y);
x1=x0(:,calsses==1);
x2=x0(:,calsses==2);
figure
plot(x1(1,:),x1(2,:),'ro')
hold on
plot(x2(1,:),x2(2,:),'*')
set(gcf,'color','w')
title('竞争神经网络分类结果')
legend('第一类','第二类')
关于如何解析competlayer用于分类的分析问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。
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