BP神经网络多分类matlab代码

可以使用MATLAB中的神经网络工具箱来实现BP神经网络进行多分类任务。以下是一个简单的示例代码：

% 加载数据集
load iris_dataset.mat

% 将数据集分为训练集和测试集
trainRatio = 0.7;
[testInd, trainInd] = dividerand(size(irisInputs, 2), trainRatio, 1-trainRatio);
trainInputs = irisInputs(:, trainInd);
trainTargets = irisTargets(:, trainInd);
testInputs = irisInputs(:, testInd);
testTargets = irisTargets(:, testInd);

% 创建并训练BP神经网络
hiddenLayerSize = 10;  % 隐藏层神经元数目
net = patternnet(hiddenLayerSize);
net = train(net, trainInputs, trainTargets);

% 在测试集上进行预测
testOutputs = net(testInputs);

% 将预测结果转换为类别
[~, predictedLabels] = max(testOutputs);

% 计算分类准确率
accuracy = sum(predictedLabels == find(testTargets)) / numel(testTargets);
disp(['分类准确率：', num2str(accuracy)]);

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