МОДЕЛИРОВАНИЕ СЕТИ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДАННЫХ В MATLAB NEURAL NETWORK TOOL

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

1. Общие сведения о кластеризации

1.1 Понятие кластеризации

1.2 Процесс кластеризации

1.3 Алгоритмы кластеризации

1.3.1 Иерархические алгоритмы

1.3.2 k-Means алгоритм

1.3.3 Минимальное покрывающее дерево

1.3.4 Метод ближайшего соседа

1.3.5 Алгоритм нечеткой кластеризации

1.3.6 Применение нейронных сетей

1.3.7 Генетические алгоритмы

1.4 Применение кластеризации

2. Сеть Кохонена

2.1 Структура сети Кохонена

2.2 Обучение сети Кохонена

2.3 Выбор функции «соседства»

2.4 Карта Кохонена

2.5 Задачи, решаемые при помощи карт Кохонена

3. Моделирование сети кластеризации данных в MATLAB NEURAL NETWORK TOOLBOX

3.1 Самоорганизующиеся нейронные сети в MATLAB NNT

3.1.1 Архитектура сети

3.1.2 Создание сети

3.1.3 Правило обучения слоя Кохонена

3.1.4 Правило настройки смещений

3.1.5 Обучение сети

3.1.6 Моделирование кластеризации данных

3.2 Карта Кохонена в MATLAB NNT

3.2.1 Топология карты

3.2.2 Функции для расчета расстояний

3.2.3 Архитектура сети

3.2.4 Создание сети

3.2.5 Обучение сети

3.2.6 Моделирование одномерной карты Кохонена

3.2.7 Моделирование двумерной карты Кохонена

Выводы

Перечень ссылок

ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время ни у кого не вызывает удивления проникновение компьютеров практически во все сферы человеческой деятельности. Совершенствование элементной базы, определяющей архитектуру компьютера, и распараллеливания вычислений позволяют быстро и эффективно решать задачи все возрастающей сложности. Решение многих проблем немыслимо без применения компьютеров. Однако, обладая огромным быстродействием, компьютер часто не в состоянии справиться с поставленной перед ним задачей так, как бы это сделал человек. Примерами таких задач могут быть задачи распознавания, понимания речи и текста, написанного от руки, и многие другие. Таким образом, сеть нейронов, образующая человеческий мозг, являясь, как и компьютерная сеть, системой параллельной обработки информации, во многих случаях оказывается более эффективной. Идея перехода от обработки заложенным в компьютер алгоритмом некоторых формализованных знаний к реализации в нем свойственных человеку приемов обработки информации привели к появлению искусственных нейронных сетей (ИНС).

Отличительной особенностью биологических систем является адаптация, благодаря которой такие системы в процессе обучения развиваются и приобретают новые свойства. Как и биологические нейронные сети, ИНС состоят из связанных между собой элементов, искусственных нейронов, функциональные возможности которых в той или иной степени соответствуют элементарным функциям биологического нейрона. Как и биологический прототип, ИНС обладает следующим свойствами:

· адаптивное обучение;

· самоорганизация;

· вычисления в реальном времени;

· устойчивость к сбоям.

Таким образом, можно выделить ряд преимуществ использования нейронных сетей:

· возможно построение удовлетворительной модели на нейронных сетях даже в условиях неполноты данных;

· искусственные нейронные сети легко работают в распределенных системах с большой параллелизацией в силу своей природы;

· поскольку искусственные нейронные сети подстраивают свои весовые коэффициенты, основываясь на исходных данных, это помогает сделать выбор значимых характеристик менее субъективным.

Сейчас мир переполнен различными данными и информацией - прогнозами погод, процентами продаж, финансовыми показателями и массой других. ............