基于matlab的MLP进行垃圾邮件的分类的代码

以下是基于 MATLAB 的 MLP 进行垃圾邮件分类的简单代码示例：

%% 准备数据
load spamdata.mat
Xtrain = spamTrainX'; % 转置为行向量输入（每行为一个样本）
Ytrain = spamTrainY';
Xtest = spamTestX';
Ytest = spamTestY';

%% 构建 MLP 模型
hiddenSize = 10; % 隐藏层节点数
net = feedforwardnet(hiddenSize); % 构建前馈神经网络
net.trainFcn = 'trainscg'; % 选择训练算法
net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练窗口
net.trainParam.epochs = 100; % 训练次数
net.layers{1}.transferFcn = 'tansig'; % 隐藏层激活函数
net.layers{2}.transferFcn = 'logsig'; % 输出层激活函数

%% 训练模型
[net, tr] = train(net, Xtrain, Ytrain);

%% 测试模型
Ypred = net(Xtest); % 预测
Ypred = (Ypred > 0.5); % 转换为二分类结果
acc = sum(Ypred == Ytest) / length(Ytest); % 计算准确率
fprintf('准确率：%.2f%%\n', acc * 100);

这里使用了 MATLAB 自带的 `feedforwardnet` 函数构建 MLP 模型，选择了 Scaled Conjugate Gradient (SCG) 算法进行训练。在训练时使用了交叉验证，可以通过 `tr` 变量获取训练的一些信息，比如误差曲线等。在测试时，将输出结果转换为二分类结果后计算准确率。需要注意的是，在实际应用中需要进行更多的数据预处理和特征工程，以及模型优化和调参等工作。