数据挖掘神经网络方法

神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互作用的计算模型，它可以用于数据挖掘中的分类、聚类、预测等任务。下面是使用神经网络进行分类的一个例子：

import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPClassifier

# 构造训练数据
X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y = np.array([0, 1, 1, 0])

# 构造神经网络模型
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(4,), activation='logistic', solver='lbfgs')

# 训练模型
clf.fit(X, y)

# 预测新数据
print(clf.predict([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])) # 输出：[0 1 1 0]

上述代码中，我们使用了sklearn库中的MLPClassifier类来构造神经网络模型。其中，hidden_layer_sizes参数指定了神经网络的隐藏层节点数，activation参数指定了激活函数，solver参数指定了优化算法。在训练完成后，我们可以使用predict方法对新数据进行分类预测。