如何用matlab浅层神经网络进 行分类

可以使用 Matlab 自带的 Neural Network Toolbox 来构建浅层神经网络进行分类。首先需要准备好训练数据和测试数据，然后选择合适的神经网络模型和训练算法，进行训练和测试。具体步骤可以参考 Matlab 的官方文档和示例代码。

相关问题

浅层神经网络+matlab

浅层神经网络是一种只有一个隐藏层的神经网络，它通常用于解决一些相对简单的问题。在 MATLAB 中，可以使用 fitnet 命令来创建浅层神经网络，并使用训练数据对其进行训练。训练完成后，可以使用该网络对新数据进行预测。此外，MATLAB 还提供了一些工具来帮助用户更好地理解和部署神经网络，例如使用 Simulink® 图来生成用于仿真神经网络的 MATLAB 函数或 Simulink® 图，并使用 MATLAB Compiler™ 工具和其他 MATLAB 代码生成工具部署网络。

用MATLAB编写神经网络iris二分类的代码

我可以回答这个问题。以下是一个用MATLAB编写神经网络iris二分类的代码示例：

% 加载数据
load fisheriris
x = meas(:,1:2)';
t = [0 0 1 1; 1 1 0 0];

% 创建神经网络
net = patternnet(10);

% 设置训练参数
net.divideFcn = 'dividerand';
net.divideMode = 'sample';
net.divideParam.trainRatio = 70/100;
net.divideParam.valRatio = 15/100;
net.divideParam.testRatio = 15/100;
net.trainFcn = 'trainscg';
net.performFcn = 'crossentropy';

% 训练神经网络
[net,tr] = train(net,x,t);

% 测试神经网络
y = net(x);
plotconfusion(t,y)

这个代码使用了MATLAB的神经网络工具箱，通过iris数据集进行训练和测试，实现了二分类任务。