MLP 鸢尾花数据集+matlab+可视化

好的，MLP（多层感知器）是一种常见的人工神经网络模型，可以用于分类、回归等任务。鸢尾花数据集是一个广泛使用的分类问题数据集，由三种不同种类的鸢尾花的测量数据组成。

下面是一个使用 Matlab 实现 MLP 在鸢尾花数据集上进行分类并可视化结果的示例代码：

1. 加载数据集

load fisheriris
X = meas; % 特征矩阵
Y = dummyvar(categorical(species)); % 类别矩阵

2. 划分数据集

cv = cvpartition(size(X, 1),'Holdout',0.3); % 划分训练集和测试集
X_train = X(cv.training,:);
Y_train = Y(cv.training,:);
X_test = X(cv.test,:);
Y_test = Y(cv.test,:);

3. 创建 MLP 模型

net = fitnet(10); % 创建包含10个隐藏层节点的 MLP 模型
net.trainFcn = 'trainscg'; % 设置训练函数为 Scaled Conjugate Gradient
net.performFcn = 'mse'; % 设置性能函数为 Mean Squared Error
net.divideFcn = 'dividerand'; % 设置数据集划分函数为随机划分
net.divideParam.trainRatio = 0.8; % 设置训练集占比为0.8
net.divideParam.valRatio = 0.2; % 设置验证集占比为0.2
net.divideParam.testRatio = 0; % 设置测试集占比为0

4. 训练模型

[net, tr] = train(net, X_train', Y_train'); % 训练模型

5. 测试模型

Y_pred = net(X_test')'; % 预测测试集的输出
[~, Y_pred] = max(Y_pred, [], 2); % 将输出转换为类别
[~, Y_test] = max(Y_test, [], 2); % 将真实类别转换为数字

6. 可视化结果

gscatter(X_test(:,1), X_test(:,2), Y_test); % 绘制测试集的散点图
hold on
gscatter(X_test(:,1), X_test(:,2), Y_pred, 'rbg', '.', 20); % 绘制预测结果的散点图
title('Iris Classification by MLP');
xlabel('Sepal Length');
ylabel('Sepal Width');
legend('setosa', 'versicolor', 'virginica', 'predicted setosa', 'predicted versicolor', 'predicted virginica');

运行这段代码，就可以看到 MLP 在鸢尾花数据集上的分类结果。其中，红色、绿色、蓝色的点代表三种不同种类的鸢尾花，而带有圆点的点则代表 MLP 预测出来的结果。