ニューラル ネットワーク LVQ アルゴリズムは、パターン認識および分類のためのアルゴリズムであり、入力データ セットをいくつかのカテゴリに分割できるベクトル量子化 (Vector Quantization) の理論に基づいています。この記事では、Matlab を使用してニューラル ネットワーク LVQ アルゴリズムを実装する方法を紹介します。
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1. ニューラルネットワークLVQアルゴリズムの原理
ニューラル ネットワーク LVQ アルゴリズムは、自己組織化ニューラル ネットワークに基づく分類アルゴリズムであり、主に 2 つの段階で構成されます。最初の段階はトレーニング段階で、ニューラル ネットワークの重みを調整することで入力データの特性を学習します。2 番目の段階はテスト段階で、訓練されたニューラル ネットワークを使用して新しいデータを分類します。
トレーニング フェーズでは、ニューラル ネットワークの LVQ アルゴリズムがまず入力データ セットをいくつかのカテゴリに分割します。次に、各クラスの中心ベクトル、つまりそのクラス内のすべてのデータ ポイントの平均を計算します。次に、アルゴリズムは各サンプル点と中心ベクトルの間の距離に応じてニューラル ネットワークの重みを調整し、ニューラル ネットワークが入力データの特性をよりよく学習できるようにします。
テスト フェーズでは、ニューラル ネットワークの LVQ アルゴリズムが新しいデータ ポイントをトレーニング済みニューラル ネットワークの中心ベクトルと比較して、データ ポイントが属するカテゴリを決定します。
2. ニューラル ネットワーク LVQ アルゴリズムを実装する手順
ニューラル ネットワーク LVQ アルゴリズムを実装するには、次の手順に従う必要があります。
(1) データセットの準備
まず、データ セットを準備する必要があります。このデータ セットには、いくつかのサンプル ポイントと各サンプル ポイントが属するカテゴリが含まれている必要があります。
(2) ニューラルネットワークの初期化
ニューラル ネットワークの重みとバイアスを初期化します。乱数または固定値で初期化できます。
(3) 学習用ニューラルネットワーク
トレーニング段階では、入力データセットをいくつかのカテゴリに分割する必要があり、各カテゴリの中心ベクトルが計算されます。次に、各サンプル点と中心ベクトルの間の距離を計算して、ニューラル ネットワークの重みを調整します。
(4) ニューラルネットワークをテストする
テスト段階では、新しいデータ ポイントをトレーニング済みニューラル ネットワークの中心ベクトルと比較して、データ ポイントが属するカテゴリを決定する必要があります。
3. 単純なケース
以下は、Matlab を使用してニューラル ネットワーク LVQ アルゴリズムを実装するサンプル コードです。
% 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);
上記のコードでは、まず 6 つのサンプル ポイントと各サンプル ポイントが属するカテゴリを含むデータセットを準備します。次に、関数 newlvq を使用してニューラル ネットワークを初期化し、ニューラル ネットワークのパラメーターを設定します。次に、train 関数を使用してニューラル ネットワークをトレーニングし、sim 関数を使用してニューラル ネットワークをテストします。最後にテスト結果を出力します。
4. まとめ
ニューラル ネットワーク LVQ アルゴリズムは、入力データ セットをいくつかのカテゴリに分割できるパターン認識および分類用のアルゴリズムです。この記事では、Matlab を使用してニューラル ネットワーク LVQ アルゴリズムを実装する方法とサンプル コードを紹介しました。この記事が読者のニューラル ネットワーク LVQ アルゴリズムの理解を深めるのに役立つことを願っています。
5. 完全なシミュレーション ソース コードのダウンロード
Matlab に基づくニューラル ネットワーク LVQ アルゴリズム (完全なソース コード + データ).rar: https://download.csdn.net/download/m0_62143653/87803855