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我一直在使用 Matlab 的工具箱进行自组织地图，即newsom和相关的函数族。我正在将 SOM 聚类应用于大量文档，并且我已经使用plotsomhits(net, features)来可视化为每个神经元分配了多少模式/文档。但是，我似乎在工具箱中找不到任何函数来检索数据结构中的这些命中，而不仅仅是将它们可视化。

现在我知道我可以自己找到命中，在一个简单的for循环中选择最大化每个模式的负距离度量的神经元：

 nweights = net.IW{1}; % retrieve weights
 mx = -Inf; winner = 1;
 for i = 1:length(nweights)
     distance = negdist(nweights(i, :), pattern);
     if distance > mx % update index of winner 
        mx = distance;
        winner = i;
     end
 end

然而，鉴于存在用于可视化此类结果的函数，SOM 工具箱中没有可用的函数对我来说似乎很奇怪。

有人知道吗？另外，有没有比我上面描述的更快的方法来找到每个模式被“分配”到的神经元？

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要找到命中数，您必须使用神经网络 ( ) 从所有输入 ( )net中获取输出 ( )：yX

y = net(X);

然后，可以简单地找到每个神经元的“命中”：

numhits = sum(y,2);

关于您关于“找到与每种模式相关的神经元”的问题：也许您想多了？看来您可以简单地执行以下操作：

y = net(pattern) neuronNumber = find(y)

我希望这是有道理的。如果我在这里不正确，请提供一些澄清，我会调整我的答案。

于 2016-02-05T20:49:28.993 回答