L'algorithme de réseau de neurones LVQ est un algorithme de reconnaissance et de classification de formes basé sur la théorie de la quantification vectorielle (Vector Quantization), qui peut diviser l'ensemble de données d'entrée en plusieurs catégories. Dans cet article, nous présenterons comment implémenter l'algorithme LVQ du réseau de neurones à l'aide de Matlab.
Annuaire d'articles
1. Le principe de l'algorithme LVQ du réseau de neurones
L'algorithme LVQ du réseau neuronal est un algorithme de classification basé sur un réseau neuronal auto-organisé, qui se compose principalement de deux étapes. La première étape est l'étape d'apprentissage, qui apprend les caractéristiques des données d'entrée en ajustant les poids du réseau de neurones. La deuxième étape est l'étape de test, qui utilise le réseau de neurones formé pour classer les nouvelles données.
Dans la phase d'apprentissage, l'algorithme LVQ du réseau neuronal divise d'abord l'ensemble de données d'entrée en plusieurs catégories. Il calcule ensuite le vecteur central pour chaque classe, qui est la moyenne de tous les points de données de cette classe. Ensuite, l'algorithme ajuste les poids du réseau de neurones en fonction de la distance entre chaque point d'échantillonnage et le vecteur central, afin que le réseau de neurones puisse mieux apprendre les caractéristiques des données d'entrée.
Dans la phase de test, l'algorithme LVQ du réseau neuronal compare les nouveaux points de données avec les vecteurs centraux du réseau neuronal formé pour déterminer la catégorie à laquelle appartiennent les points de données.
2. Étapes pour mettre en œuvre l'algorithme LVQ du réseau de neurones
Pour implémenter l'algorithme LVQ du réseau neuronal, les étapes suivantes doivent être suivies :
(1) Préparer le jeu de données
Tout d'abord, un ensemble de données doit être préparé, qui doit contenir plusieurs points d'échantillonnage et la catégorie à laquelle chaque point d'échantillonnage appartient.
(2) Initialiser le réseau de neurones
Initialisez les poids et les biais du réseau de neurones, qui peuvent être initialisés avec des nombres aléatoires ou des valeurs fixes.
(3) Réseau de neurones d'entraînement
Dans la phase de formation, l'ensemble de données d'entrée doit être divisé en plusieurs catégories, et le vecteur central de chaque catégorie est calculé. Ensuite, ajustez les poids du réseau de neurones en calculant la distance entre chaque point d'échantillonnage et le vecteur central.
(4) Testez le réseau de neurones
Dans la phase de test, de nouveaux points de données doivent être comparés aux vecteurs centraux du réseau neuronal formé pour déterminer la catégorie à laquelle appartiennent les points de données.
3. Cas simple
Voici un exemple de code pour implémenter l'algorithme LVQ du réseau neuronal à l'aide de Matlab :
% 准备数据集
data = [1.2, 2.3; 1.5, 2.6; 2.0, 3.0; 3.2, 4.1; 3.5, 4.4; 3.9, 4.8];
labels = [1; 1; 1; 2; 2; 2];
% 初始化神经网络
net = newlvq(data', 2, [0.5, 0.5]);
net.trainParam.epochs = 100;
% 训练神经网络
net = train(net, data', labels');
% 测试神经网络
test_data = [1.4, 2.7; 3.0, 4.0];
test_labels = sim(net, test_data');
% 输出测试结果
disp(test_labels);
Dans le code ci-dessus, nous préparons d'abord un ensemble de données contenant six points d'échantillonnage et la catégorie à laquelle appartient chaque point d'échantillonnage. Ensuite, nous utilisons la fonction newlvq pour initialiser le réseau de neurones et définir les paramètres du réseau de neurones. Ensuite, nous formons le réseau de neurones à l'aide de la fonction train et testons le réseau de neurones à l'aide de la fonction sim. Enfin, nous publions les résultats des tests.
4. Résumé
L'algorithme LVQ du réseau neuronal est un algorithme de reconnaissance et de classification des formes, qui peut diviser l'ensemble de données d'entrée en plusieurs catégories. Dans cet article, nous avons présenté comment implémenter l'algorithme LVQ du réseau neuronal à l'aide de Matlab et fourni un exemple de code. J'espère que cet article pourra aider les lecteurs à mieux comprendre l'algorithme LVQ du réseau neuronal.
5. Téléchargement complet du code source de la simulation
Algorithme LVQ de réseau de neurones basé sur Matlab (code source complet + données).rar : https://download.csdn.net/download/m0_62143653/87803855