自组织映射算法结合BP模型的多分类建模：多变量输入单变量输出的分类预测与可视化分析MATLAB 2018b及以上版本

自组织映射算法结合 BP 模型的分类建模，还真挺有意思的。用的是 SOM 加 BP 神经网络那套思路，先靠 SOM 把多变量数据大致分布搞清楚，再交给 BP 细化分类。数据是三类螺旋结构，挺有代表性的，非线性味儿足。

SOM 的 SOM 层训练起来不算复杂，关键是尺寸选得合理。太小看不出结构，太大反而容易过拟合。文中还贴心地给了一些参数建议，像网格尺寸和学习率这些，照着调基本不翻车。

BP 那部分主要负责进一步识别分类边界。输入是 SOM 的输出，也就是说已经是一份被“预”过的数据了，训练起来快不少。最终用混淆矩阵和分类边界图来验证效果，直观清晰，适合拿去做展示。

你要是用Matlab 2018b以上版本，代码直接能跑，响应也快。里面的可视化部分也做得还不错，模型训练完一看图就明白哪类分得好、哪类还欠点火候。

适合那种：手头有一堆变量想做分类输出，但数据间关系又比较复杂的人。比如环境监测、医学信号、材料分类这类问题。SOMBP 模型在这种“非线性+多变量”的场景下还蛮靠谱的。

还有几个相关资源可以一起看看，像SOM 的人脸分类、SOM+BP GUI 程序也挺有参考价值的。如果你对这块模型感兴趣，可以顺着这些资料一起摸下去。

建议：跑之前最好先归一化数据，这步别偷懒。还有就是，调 SOM 参数时记得多画图看效果，有时候一眼就能发现问题。