利用matlab编写一段ANN分类模型创建和训练的示例代码，以鸢尾花iris数据为例

以下是一个ANN分类模型创建和训练的示例代码，以鸢尾花iris数据为例：

% 读取iris数据集
load fisheriris
x = meas;
t = zeros(150,3);
for i = 1:150
    if strcmp(species(i),'setosa')
        t(i,1) = 1;
    elseif strcmp(species(i),'versicolor')
        t(i,2) = 1;
    else
        t(i,3) = 1;
    end
end

% 随机划分训练集和测试集
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(150,0.7,0,0.3);
x_train = x(trainInd,:);
t_train = t(trainInd,:);
x_test = x(testInd,:);
t_test = t(testInd,:);

% 创建ANN模型
net = patternnet(10);

% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.showWindow = false;

% 训练ANN模型
[net,tr] = train(net,x_train',t_train');

% 测试ANN模型
y = net(x_test');
classes = vec2ind(y);

% 计算分类准确率
acc = sum(classes' == vec2ind(t_test'))/length(testInd);
disp(['分类准确率为：',num2str(acc)]);

该代码首先读取鸢尾花iris数据集，然后将类别标签转换为one-hot编码的形式。接着，使用`dividerand`函数随机划分训练集和测试集。然后，使用`patternnet`函数创建一个带有10个神经元的ANN模型。设置训练参数后，使用`train`函数训练ANN模型，并使用测试集测试模型。最后，计算分类准确率并输出结果。