matlab patternnet 构建神经网络并其求准确率

在MATLAB中，PatternNet是一种基于自组织映射（Self-Organizing Map，SOM）的函数工具箱，它可以帮助用户构建简单的神经网络模型。 PatternNet主要用于特征提取和数据可视化，特别是在非监督学习场景下。

要使用PatternNet构建神经网络，并计算其准确率，通常需要按照以下步骤操作：

1. **准备数据**：首先，你需要准备好训练数据集，将其分为输入特征矩阵和对应的标签向量。

2. **初始化网络**：使用`patternnet`函数创建一个PatternNet对象，指定网络的结构，如节点数、邻居区域等。

   net = patternnet(numNodes, 'NumInputs', numFeatures);

3. **训练网络**：使用`train`函数对网络进行训练，这会调整网络的连接权重以最小化输入数据与其所在映射单元之间的距离。

   [net, ~] = train(net, X_train, Y_train, 'Options', trainingOptions);

4. **评估准确率**：对于测试数据集，通过`similarity`或`winner`函数找到每个样本最接近的映射单元（winner neuron），然后比较这个单元的实际类别和预测类别，计算准确率。

   predictedLabels = winningUnit(net, X_test);
   accuracy = sum(predictedLabels == Y_test) / numel(Y_test);

5. **查看结果**：最后，你可以查看网络的结构、训练过程中的性能变化以及最终的准确率。

注意：PatternNet主要用于小型数据集和快速原型开发，如果处理大规模数据或需要更高级别的控制，可能需要考虑使用其他深度学习库，如Neural Network Toolbox。