入職後的第一個工作任務是使用python實作一篇論文中的提到的算法，該算法使用了LVQ神經網絡，全稱為“學習矢量量化神經網絡”，想要了解這個模型必須先對SOM有一個簡單的了解。找到一篇講解很清晰的文章，收藏以供學習。
Self Organizing Maps : 一種基于神經網絡的聚類算法
自組織神經網絡，是一種用于
聚類
的神經網絡算法，從名字便可以看出，這是一種
無監督式
的算法，意味着它不需要任何訓練樣本，便可以直接對輸入樣本根據其特征分類，将具有
相似特征
的劃分為一類。
som算法是由兩層網絡組成，輸入層與輸出層（也叫作競争層），大緻示意圖如下：
算法原理
一個例子來講解som算法的原理。現在我有8個輸入樣本，每個輸入樣本由兩個特征值組成(x,y)，要求将圖中的輸入節點劃分為兩類，表示在二維坐标系（橫為x，縱為y）如下圖所示：
憑肉眼觀察，8個輸入樣本很明顯已經分為了粉紅與淡藍兩類，使用som算法來做思路如下：
<1>.因為輸入樣本的特征為2（分别是x與y坐标值），共有8個輸入樣本，是以輸入層的節點數為8（注意此處節點數不像BP神經網絡那樣将每個樣本的特征數目作為輸入樣本的個數，這裡将每個輸入樣本作為一個輸入節點會更加容易了解）。
<2>.因為最終要劃分為兩類，是以需要定義兩個輸出樣本，是以輸出節點為2，且兩個輸出節點的特征數為2（x,y）。
<3>.根據以上規則随機初始化兩個輸出節點W。
<4>.for 每一個輸入節點 INPUT{
for 每一個輸出節點W{
計算目前輸入節點i與輸出節點w之間的歐式距離；
}
找到離目前輸入節點i最近（歐式距離最小）的那個輸出節點w作為獲勝節點；
調整w的特征值，使該w的特征值趨近于目前的輸入節點（有個門檻值（步長）控制幅度）；
}
衰減門檻值（步長）；
<5>. 循環執行步數<4>，直到輸出節點W趨于穩定（門檻值（步長）很小）。
原文中有一個gif動圖可以很清晰地了解算法執行過程，詳情見文末連結。
源代碼
#-*- coding:utf-8 -*-
import random
import math
input_layer = [[,],[,],[,],[,],[,],[,],[,],[,]] # 輸入節點
category =
class Som_simple_zybb():
def __init__(self,category):
self.input_layer = input_layer # 輸入樣本
self.output_layer = [] # 輸出資料
self.step_alpha = # 步長 初始化為0.5
self.step_alpha_del_rate = # 步長衰變率
self.category = category # 類别個數
self.output_layer_length = len(self.input_layer[]) # 輸出節點個數 2
self.d = [] * 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(,))
# som 算法的主要邏輯
# 計算某個輸入樣本 與 所有的輸出節點之間的距離,存儲于 self.d 之中
def calc_distance(self,a_input ):
self.d = [] * 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]),) # 就不開根号了
# 計算一個清單中的最小值 ，并将最小值的索引傳回
def get_min(self,a_list):
min_index = a_list.index(min(a_list))
return min_index
# 将輸出節點朝着目前的節點逼近
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 邏輯 (一次循環)
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)
# 循環執行som_train 直到穩定
def som_looper(self):
generate =
while self.step_alpha >= : # 這樣子會執行167代
self.train()
generate +=
print("代數:{0} 此時步長:{1} 輸出節點:{2}".format(generate,self.step_alpha,self.output_layer))
self.step_alpha *= self.step_alpha_del_rate # 步長衰減
if __name__ == '__main__':
som_zybb = Som_simple_zybb(category)
som_zybb.initial_output_layer()
som_zybb.som_looper()