自组织神经网络算法-SOM

相比于bp神经网络算法，som相对来说比较容易理解。自组织神经网络，是一种用于聚类的神经网络算法，从名字便可以看出，这是一种无监督式的算法，意味着，它不需要任何训练样本，便可以直接对输入样本根据其特征 分类，将具有相似特征的划分为一类。

1 算法结构

som算法是由两层网络组成，输入层与输出层（也叫作竞争层），大致示意图如下：

2 示例

下面我会给出一个例子来讲解som算法的原理。

现在我有8个输入样本，每个输入样本由两个特征值组成（x，y），表示在二维坐标系（横为x，纵为y）上如下图所示：

要求使用som算法将上图中的输入节点划分为两类。

解：如图所示：凭肉眼观察，8个输入样本很明显已经分为了粉红与淡蓝两类，但题意要求使用som算法来搞。所以思路如下：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

<1>.因为输入样本的特征为2（分别是x与y坐标值），共有8个输入样本，所以输入层的节点数为8（注意此处节点数不像BP神经网络那样将每个样本的特征数目作为输入样本的个数，这里将每个输入样本作为一个输入节点会更加容易理解）。 <2>.因为最终要划分为两类，所以需要定义两个输出样本，所以输出节点为2，且两个输出节点的特征数为2（x,y）。 <3>.根据以上规则随机初始化两个输出节点W。 <4>.for 每一个输入节点 INPUT{         for 每一个输出节点W{            计算当前输入节点i与输出节点w之间的欧式距离；         }         找到离当前输入节点i最近（欧式距离最小）的那个输出节点w作为获胜节点；         调整w的特征值，使该w的特征值趋近于当前的输入节点（有个阈值（步长）控制幅度）；     }     衰减阈值（步长）； <5>. 循环执行步数<4>，直到输出节点W趋于稳定（阈值（步长）很小）。

没有太高深的数学计算，但这就是som算法的思路，我做了一个简单的动画来描述上面的计算过程。

两个黑色的节点即为输出节点，是随机生成的，随着算法的运行，你会发现，两个节点分别移动向两个类别之中(这里步长为0.15)。

结合着我贴出的python源代码，更加方便去理解这种算法。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64

#-*- coding:utf-8 -*- # som 实例算法 by 自由爸爸 import random import math input_layer = [[39,281],[18,307],[24,242],[54,333],[322,35],[352,17],[278,22],[382,48]] # 输入节点 category = 2   class Som_simple_zybb():     def __init__(self,category):         self.input_layer = input_layer # 输入样本         self.output_layer = [] # 输出数据         self.step_alpha = 0.5 # 步长 初始化为0.5         self.step_alpha_del_rate = 0.95 # 步长衰变率         self.category = category # 类别个数         self.output_layer_length = len(self.input_layer[0]) # 输出节点个数 2         self.d = [0.0] * self.category       # 初始化 output_layer     def initial_output_layer(self):         for i in range(self.category):             self.output_layer.append([])             for _ in range(self.output_layer_length):                 self.output_layer[i].append(random.randint(0,400))       # som 算法的主要逻辑     # 计算某个输入样本 与 所有的输出节点之间的距离,存储于 self.d 之中     def calc_distance(self,a_input ):         self.d = [0.0] * self.category         for i in range(self.category):             w = self.output_layer[i]             # self.d[i] =             for j in range(len(a_input)):                 self.d[i] += math.pow((a_input[j] - w[j]),2) # 就不开根号了       # 计算一个列表中的最小值 ，并将最小值的索引返回     def get_min(self,a_list):         min_index = a_list.index(min(a_list))         return min_index       # 将输出节点朝着当前的节点逼近     def move(self,a_input,min_output_index):         for i in range(len(self.output_layer[min_output_index])):             self.output_layer[min_output_index][i] = self.output_layer[min_output_index][i] + self.step_alpha * ( a_input[i] - self.output_layer[min_output_index][i] )       # som 逻辑 (一次循环)     def train(self):         for a_input in self.input_layer:             self.calc_distance(a_input)             min_output_index = self.get_min(self.d)             self.move(a_input,min_output_index)       # 循环执行som_train 直到稳定     def som_looper(self):         generate = 0         while self.step_alpha >= 0.0001: # 这样子会执行167代             self.train()             generate +=1             print("代数:{0} 此时步长:{1} 输出节点:{2}".format(generate,self.step_alpha,self.output_layer))             self.step_alpha *= self.step_alpha_del_rate # 步长衰减   if __name__ == '__main__':     som_zybb = Som_simple_zybb(category)     som_zybb.initial_output_layer()     som_zybb.som_looper()

解答完毕！

相信分析完这篇教程，som算法就没什么难的了。

这篇教程搞懂之后，努力方向应为som的完善算法sofm（自组织特征映射神经网络），这种算法相比于som算法，有两处不同：

1 . 步长的衰变方式。

2 . 每次输出层的获胜节点确定之后，不仅仅该获胜节点要调整自身特征值，获胜节点周围相近的节点也要做相应的调整，调整幅度的大小要视距离获胜节点的远近。

留给课下研究好了。