如何使用pnn adaboost对数据进行分类，写个matlab代码，并保存这个完整的网络？

PNN Adaboost是一种分类算法，结合了PNN（Probabilistic Neural Network）和Adaboost（Adaptive Boosting）两种算法。下面是使用PNN Adaboost进行分类的MATLAB代码，并保存完整的网络。

首先，我们需要准备好数据集和标签，这里假设数据集为X，标签为Y。

load data.mat % 加载数据集和标签

% 数据归一化
X = normalize(X);

% 数据集划分，80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集
train_ratio = 0.8;
[train_idx, test_idx] = split_dataset(length(Y), train_ratio);
X_train = X(train_idx,:);
Y_train = Y(train_idx,:);
X_test = X(test_idx,:);
Y_test = Y(test_idx,:);

接下来，我们使用PNN算法训练一个基分类器，并使用Adaboost算法将多个基分类器进行集成。

% 训练基分类器
pnn = newpnn(X_train',Y_train');
Y_train_pred = sim(pnn,X_train');
err = Y_train' - Y_train_pred;
alpha = 0.5*log((1-sum(abs(err))/length(Y_train))/(sum(abs(err))/length(Y_train)));
base_classifier = struct('pnn',pnn,'alpha',alpha);

% 训练Adaboost分类器
num_classifiers = 10;
adaboost_classifier = cell(num_classifiers,1);
adaboost_classifier{1} = base_classifier;
for i = 2:num_classifiers
    % 计算样本权重
    w = exp(-adaboost_classifier{i-1}.alpha*Y_train'.*sim(adaboost_classifier{i-1}.pnn,X_train'));
    w = w/sum(w);
    % 训练基分类器
    pnn = newpnn(X_train',Y_train',w);
    Y_train_pred = sim(pnn,X_train');
    err = Y_train' - Y_train_pred;
    alpha = 0.5*log((1-sum(abs(err).*w))/sum(abs(err).*w));
    adaboost_classifier{i} = struct('pnn',pnn,'alpha',alpha);
end

最后，我们可以使用训练好的Adaboost分类器对测试集进行分类，并计算分类精度。

% 使用Adaboost分类器对测试集进行分类
Y_test_pred = zeros(length(Y_test),1);
for i = 1:num_classifiers
    Y_test_pred = Y_test_pred + adaboost_classifier{i}.alpha*sim(adaboost_classifier{i}.pnn,X_test');
end
Y_test_pred(Y_test_pred>0) = 1;
Y_test_pred(Y_test_pred<=0) = -1;

% 计算分类精度
accuracy = sum(Y_test_pred == Y_test)/length(Y_test);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n',accuracy*100);

最后，我们可以使用MATLAB自带的save函数保存训练好的Adaboost分类器和PNN。

save('pnn_adaboost_network.mat','adaboost_classifier','pnn');

这样就可以保存整个PNN Adaboost网络了。需要注意的是，在加载网络时，需要同时加载Adaboost分类器和PNN，并对PNN进行训练后才能使用。