利用som聚类方法对图像实现了聚类。利用som聚类方法对图像实现了聚类。

som of soms,writen by Tetsuo Furukawa.

很详细的介绍som，自主式学习方法。包括一些matlab的程序和讲解！！

基于matlab的som网络的干旱聚类分析 降维

该程序具体用一神经网络SOM实现了倒立摆的平衡控制，并取得了很好的效果。

文本挖掘是数据挖掘领域中一个热门的研究方向。在文本挖掘领域中，文本聚类技术有助于缩小数据搜索空间，提高查询精度。作为一种无监督的机器学习方法，文本聚 类技术己经成为对文本信息进行有效地组织、摘要和导航的重要手段，为越来越多的研究人员所关注。可以说，文本聚类的研究具有重要的理论意义和实际使用价值。自组织特征映射神经网络SOM在聚类应用中具有自组织映射、可视化好、计算效率高、聚类效果好等良好特性

神经网络7种模型，如SOM、HOPFIELD、CPN、BPN、BOLTZMAN、ART、ADALINE 并带有人工神经网络入门讲稿.pdf

基于SOM自组织神经网络的数据分类程序。

matlab编写的som自组织神经网络分为三个.m文件，对初学som的同学很有帮助

C++语言编写的SOM神经网络的VC环境下的仿真！