MLP 分类 matlab

Multilayer Perceptron (MLP)分类是一种人工神经网络模型，常用于机器学习中的非线性回归和分类任务。在MATLAB中，你可以使用Neural Network Toolbox来进行MLP的构建和训练。

以下是使用MATLAB进行MLP分类的基本步骤：

1. **数据准备**：导入或创建训练集和测试集数据，通常需要包含输入特征和对应的标签。

data = load('your_dataset.mat');
X = data.inputs;
Y = data.labels;

2. **初始化网络**：选择合适的隐藏层数、节点数以及激活函数（如sigmoid、ReLU等）。可以使用`feedforwardnet`函数创建网络。

hiddenLayerSize = [50, 20]; % 示例：两层网络，每层50个和20个节点
net = feedforwardnet(hiddenLayerSize);

3. **设置网络参数**：可能需要调整的学习率、训练选项等。

net.LearningRate = 'adaptive'; % 自适应学习率
net.TrainingOptions.Method = 'adam'; % 使用Adam优化算法

4. **训练网络**：用`train`函数训练网络。

net = train(net, X, Y);

5. **预测和评估**：使用`sim`函数对新数据进行预测，并使用性能指标（如accuracy或confusion matrix）评估模型性能。

YPred = sim(net, XTest); % 对测试集预测
accuracy = mean(YPred == YTest, 'all'); % 计算准确率