神经网络分类 matlab,神经网络(BP)系列(3)(初学者请看)分类实例

以下是一个简单的神经网络分类(matlab)实例，使用BP算法进行训练和预测。

1. 数据准备

假设我们有一个二元分类问题，数据集包含两个特征（x1和x2）和一个标签（y）。为了方便起见，我们使用csv文件存储数据。

x1,x2,y
0.1,0.2,0
0.3,0.4,0
0.5,0.6,1
0.7,0.8,1

2. 加载数据

使用matlab的csvread函数加载数据，并将特征和标签分别存储在X和Y中。

data = csvread('data.csv',1,0);
X = data(:,1:2);
Y = data(:,3);

3. 数据归一化

将特征数据归一化到[0,1]范围内，这有助于提高训练效果。

[X,ps] = mapminmax(X');
X = X';

4. 创建神经网络

创建一个2层神经网络，包括一个输入层（2个神经元）、一个隐藏层（5个神经元）和一个输出层（1个神经元）。

net = feedforwardnet([5]);
net = configure(net,X',Y');

5. 训练神经网络

使用BP算法训练神经网络，设置训练参数并训练网络。

net.trainParam.epochs = 500;
net.trainParam.lr = 0.1;
net.trainParam.goal = 0.01;
[net,tr] = train(net,X',Y');

6. 预测结果

使用训练好的神经网络进行预测，将特征数据归一化后输入到网络中，得到预测结果。

X_test = [0.2,0.3;0.6,0.7];
X_test = mapminmax('apply',X_test',ps)';
Y_predict = net(X_test');

7. 可视化结果

将预测结果可视化，通过绘制决策边界来观察神经网络分类效果。

x1range = linspace(0,1,100);
x2range = linspace(0,1,100);
[X,Y] = meshgrid(x1range,x2range);
Z = zeros(length(x2range),length(x1range));
for i=1:length(x1range)
    for j=1:length(x2range)
        x = [x1range(i);x2range(j)];
        x = mapminmax('apply',x,ps)';
        Z(j,i) = net(x');
    end
end
contourf(X,Y,Z);
hold on;
scatter(X_test(:,1),X_test(:,2),50,Y_predict,'filled');

完整代码如下：

data = csvread('data.csv',1,0);
X = data(:,1:2);
Y = data(:,3);

[X,ps] = mapminmax(X');
X = X';

net = feedforwardnet([5]);
net = configure(net,X',Y');

net.trainParam.epochs = 500;
net.trainParam.lr = 0.1;
net.trainParam.goal = 0.01;
[net,tr] = train(net,X',Y');

X_test = [0.2,0.3;0.6,0.7];
X_test = mapminmax('apply',X_test',ps)';
Y_predict = net(X_test');

x1range = linspace(0,1,100);
x2range = linspace(0,1,100);
[X,Y] = meshgrid(x1range,x2range);
Z = zeros(length(x2range),length(x1range));
for i=1:length(x1range)
    for j=1:length(x2range)
        x = [x1range(i);x2range(j)];
        x = mapminmax('apply',x,ps)';
        Z(j,i) = net(x');
    end
end
contourf(X,Y,Z);
hold on;
scatter(X_test(:,1),X_test(:,2),50,Y_predict,'filled');