自主神经网络代码

数据归一化处理 load data1.txt; n=length(data1(:,1)); m=length(data1(1,:)); for j=1:m for i=1:n p1(j)=min(data1(:,j)); p2(j)=max(data1(:,j)); q(i,j)=(data1(i,j)-p1(j))/(p2(j)-p1(j)); end end >> xlswrite('data1.xls',q) 自组织竞争神经网络 load data2.txt; p=data2'; net=newc(minmax(p),3,0.1); net=train(net,p); y=sim(net,p); >> vec2ind(y) 列数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 值 3 3 2 2 3 3 1 1 3 3 3 列数 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 值 2 3 1 3 2 2 2 3 2 1 2 列数 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 值 2 1 1 1 2 1 1 1 1 　 　 神经网络划分类别 实际类别 对应省份 1 经济发展水平低 吉林省、黑龙江省、江西省、海南省 贵州省、云南省、西藏自治区、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区 2 经济发展水平中 河北省、山西省、安徽省、河南省 湖北省、湖南省、广西壮族自治区、 重庆市、四川省、陕西省 3 经济发展水平高 北京市、天津市、内蒙古自治区、 辽宁省、上海市、江苏省、浙江省、福建省、山东省、广东省