帮我写一个神经网络分类代码，用matlab

我可以为您提供一些参考代码，以供参考： //定义神经网络模型
net=newff(minmax(P),[s1 s2 s3],{'tansig' 'purelin' 'logsig'}); //训练神经网络
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.goal=0.01;
net=train(net,P,T); //使用神经网络进行分类
Y=sim(net,P); //将输出结果重新映射到原来的类别
out=vec2ind(Y);

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帮我写一份matlab详细的bp神经网络例题代码

当然可以帮您编写一份MATLAB的BP神经网络的示例代码。以下是一个简单的BP神经网络的例子，用于解决二分类问题：

% 设置训练集
X = [0 0; 0 1; 1 0; 1 1]; % 输入特征
y = [0; 1; 1; 0]; % 目标输出

% 初始化神经网络参数
input_layer_size = size(X, 2);
hidden_layer_size = 4;
output_layer_size = 1;
epsilon_init = 0.12;
max_iter = 10000;
alpha = 0.1;

% 随机初始化权重
Theta1 = rand(hidden_layer_size, input_layer_size + 1) * 2 * epsilon_init - epsilon_init;
Theta2 = rand(output_layer_size, hidden_layer_size + 1) * 2 * epsilon_init - epsilon_init;

% 开始训练
for iter = 1:max_iter
    % 前向传播
    a1 = [ones(size(X, 1), 1) X]; % 添加偏置单元
    z2 = a1 * Theta1';
    a2 = sigmoid(z2); % 隐层激活函数使用sigmoid函数
    a2 = [ones(size(a2, 1), 1) a2]; % 添加偏置单元
    z3 = a2 * Theta2';
    h = sigmoid(z3); % 输出层激活函数使用sigmoid函数
    
    % 计算代价函数
    J = -(1 / m) * sum(sum(y .* log(h) + (1 - y) .* log(1 - h)));
    
    % 反向传播
    delta3 = h - y;
    delta2 = delta3 * Theta2 .* sigmoidGradient([ones(size(z2, 1), 1) z2]);
    delta2 = delta2(:, 2:end);
    
    Delta1 = delta2' * a1;
    Delta2 = delta3' * a2;
    
    Theta1_grad = Delta1 ./ m;
    Theta2_grad = Delta2 ./ m;
    
    % 更新参数
    Theta1 = Theta1 - alpha .* Theta1_grad;
    Theta2 = Theta2 - alpha .* Theta2_grad;
end

这是一个简单的BP神经网络的示例代码，用于解决二分类问题。您可以根据自己的实际需求进行修改和扩展。希望能对您有所帮助！

帮我写一段极限学习机分类代码用matlab

好的，以下是一个简单的极限学习机分类的MATLAB代码示例：

% 加载数据
load iris_dataset
x = meas';
t = dummyvar(categorical(species))';

% 极限学习机分类器
hiddenSize = 10;
net = feedforwardnet(hiddenSize);
net.trainFcn = 'trainlm';
net = train(net,x,t);
y = net(x);

% 计算分类准确率
[~,idx] = max(y);
tInd = vec2ind(t);
accuracy = sum(idx == tInd)/numel(tInd);
fprintf('Classification accuracy: %0.2f%%\n',accuracy*100);

这段代码首先加载了鸢尾花数据集，然后将其分为输入和目标向量。接下来，我们定义了一个具有10个隐含神经元的前馈神经网络，并使用`trainlm`函数训练该网络。最后，我们计算了分类准确率并输出结果。