本文介绍了使用自组织映射（SOM）算法进行脑肿瘤检测的方法，通过Matlab代码展示如何处理MRI图像数据，进行无监督学习的降维和聚类，以实现早期脑肿瘤检测。SOM网络的训练和输入数据的映射到神经元帮助确定聚类标签，最终通过可视化结果评估检测效果。实际应用可能需要结合其他技术优化。
基于SOM算法的脑肿瘤检测（附带Matlab代码）
脑肿瘤是一种严重的疾病，对患者的生活和健康造成了巨大的威胁。因此，早期的脑肿瘤检测和诊断对于治疗和预后至关重要。在本文中，我们将介绍如何使用自组织映射（Self-Organizing Map，SOM）算法来实现脑肿瘤的检测，并提供相应的Matlab代码。
SOM是一种无监督学习算法，能够将高维输入数据映射到低维的输出空间中。在脑肿瘤检测的情境下，我们可以将磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）图像作为输入数据，利用SOM算法对其进行降维和聚类，从而实现脑肿瘤的检测。
以下是使用Matlab实现基于SOM的脑肿瘤检测的示例代码：
% 步骤1：准备数据
load('brain_data.mat'); % 加载MRI图像数据，假设已经预处理并保存为.mat文件
input_data = reshape
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