r语言bp神经网络实例

下面是一个简单的 R 语言 BP 神经网络示例：

首先，我们需要安装和加载 `neuralnet` 包：

install.packages("neuralnet")
library(neuralnet)

接下来，我们需要准备数据。这里我们使用 `iris` 数据集，将前两个变量作为输入变量（自变量），将最后一个变量作为输出变量（因变量）。

data(iris)
train <- iris[,1:2]
output <- iris[,4]

然后，我们需要将数据标准化，以便 BP 神经网络模型更容易学习。这里我们使用 `scale()` 函数对输入数据进行标准化。

train <- scale(train)

然后，我们可以使用 `neuralnet()` 函数构建 BP 神经网络模型。这里我们设置一个包含 2 个隐藏层的模型，每个隐藏层包含 3 个神经元。

model <- neuralnet(output ~ train, data = iris, hidden = c(3,3), linear.output = FALSE)

最后，我们可以使用 `compute()` 函数对新数据进行预测。

newdata <- data.frame(Sepal.Length = 5.1, Sepal.Width = 3.5)
newdata <- scale(newdata)
prediction <- compute(model, newdata)
prediction$net.result

输出结果应该是一个包含三个值的向量，分别表示三个不同品种鸢尾花的概率。