matlab pnn

PNN（Probabilistic Neural Network）是一种基于概率模型的神经网络算法，用于模式识别和分类任务。在MATLAB中，可以使用Pattern Recognition Toolbox中的pnn函数来构建和训练PNN模型。

要使用MATLAB中的PNN算法，首先需要准备训练数据和相应的标签。然后，可以使用pnn函数创建一个PNN对象，并使用该对象的train方法来训练模型。训练完成后，可以使用该对象的sim方法来对新样本进行分类预测。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用MATLAB中的PNN算法：

% 准备训练数据和标签
inputs = [0 0 1 1; 0 1 0 1];  % 输入数据
targets = [0 1 1 0];          % 目标标签

% 创建并训练PNN模型
net = newpnn(inputs, targets);
net = train(net, inputs, targets);

% 对新样本进行分类预测
new_inputs = [0.5; 0.5];
outputs = sim(net, new_inputs);

在这个示例中，我们使用了一个简单的逻辑异或（XOR）问题作为示例。输入数据是两个二进制位的组合，目标标签是对应的异或结果。我们创建一个PNN模型并使用训练数据进行训练，然后对新样本进行分类预测。

这只是一个简单的示例，PNN算法在实际应用中可以处理更复杂的模式识别和分类任务。你可以根据你的具体需求和数据特点进行相应的调整和扩展。