fnn实现鸢尾花分类matlab

FNN（Feedforward Neural Network，前馈神经网络）是一种基本的深度学习模型，在MATLAB中可以用于鸢尾花数据集的分类任务。鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，包含三种类型的鸢尾花（Setosa、Versicolour和Virginica）的测量值。

在MATLAB中，你可以按照以下步骤使用FNN对鸢尾花进行分类：

1. **加载数据**：首先，你需要从`mlbench`工具箱导入`iris`数据集，使用`load iris`命令。

data = load('iris');
X = data(:,1:end-1); % 特征数据
Y = data(:,end);   % 类别标签

2. **数据预处理**：将类别标签编码成数值形式，并将输入数据标准化。

Y = categorical(Y);
Y = double(encode(Y,'Nominal')); % 将类别转为向量
[Xtr, Xva, Ytr, Yva] = crossvalind('HoldOut', Y, 0.7); % 划分训练集和验证集
Xtr = bsxfun(@minus, Xtr, mean(Xtr)); % 标准化特征
Xva = bsxfun(@minus, Xva, mean(Xtr)); % 验证集同样标准化

3. **创建FNN模型**：定义网络结构，比如两层隐藏层和一个输出层。

hiddenLayerSize = [10, 5]; % 两个隐藏层，每个层10个神经元
net = patternnet(hiddenLayerSize);

4. **训练模型**：使用`train`函数训练网络。

options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 100, 'MiniBatchSize', 10);
net = train(net, Xtr', Ytr', options);

5. **评估性能**：用训练好的模型预测验证集并计算准确率。

YPred = net(Xva'); % 预测验证集
accuracy = sum(YPred == Yva) / numel(Yva)

6. **优化和调整**：如果需要，可以根据测试结果调整网络结构、学习速率等参数，并重复训练过程。