进行上述操作后，出现错误使用 ind2vec (第 47 行) The data contains non-integer values. 出错 untitled_neuralnet (第 17 行) train_labels = ind2vec(train_data(:, end)');

这个错误出现的原因是数据中包含了非整数值，而`ind2vec()`函数只能处理整数型的数据。你需要检查一下你的数据，看看是否有非整数型的数据存在。如果有，你需要将它们转换成整数型，或者使用其他适合处理非整数型数据的函数。另外，你也可以尝试使用`unique()`函数来查看你的标签（`train_data(:, end)`）中是否存在非整数值。如果存在，你可以使用`floor()`或`round()`函数将其转换为整数。

相关问题

修改后仍是出现untitled2_neuralnet2 错误使用 ind2vec (第 50 行) The data contains zero or negative values. 出错 untitled2_neuralnet2 (第 10 行) train_labels_vec = ind2vec(train_labels);。请出具具体代码进行

好的，这个错误的原因是数据中包含了零或负数的值，而`ind2vec()`函数只能处理正整数型的数据。你可以将标签中的所有值加上一个大于零的常数，以将所有值转换为正整数型数据。以下是修改后的代码：

% 加载数据
load('data.mat');

% 将标签加上一个大于零的常数
train_labels_new = train_labels + 1;
test_labels_new = test_labels + 1;

% 将标签转换为向量
train_labels_vec = ind2vec(train_labels_new);
test_labels_vec = ind2vec(test_labels_new);

% 神经网络模型训练
net = newff(train_data', train_labels_vec, [10], {'logsig', 'logsig'}, 'trainlm');
net.trainParam.show = 50;
net.trainParam.lr = 0.01;
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.goal = 0.01;
net = train(net, train_data', train_labels_vec);

% 测试模型
test_output = sim(net, test_data');
test_classes = vec2ind(test_output) - 1;
accuracy = sum(test_classes == test_labels) / length(test_labels);
fprintf('测试集准确率为：%.2f%%\n', accuracy * 100);

这段代码首先将标签加上一个大于零的常数，然后使用`ind2vec()`函数将标签转换为向量，最后训练和测试神经网络模型。需要注意的是，测试集准确率需要将预测结果中的常数减去才能与原始标签进行比较。

出现了>> untitled2_neuralnet2 函数或变量 'train_labels' 无法识别。 出错 untitled2_neuralnet2 (第 5 行) train_labels_new = train_labels + 1;。请出具修改后的全部代码

好的，请您将以下代码替换为您的代码：

load('train_data.mat');
load('train_labels.mat');

train_labels_new = train_labels + 1;

num_classes = 10;
input_size = size(train_data, 2);
hidden_layer_size = 100;
batch_size = 100;
epochs = 5;
learning_rate = 0.1;

% Convert labels to one-hot encoding
train_labels_one_hot = full(ind2vec(train_labels_new'));

% Initialize weights
weights_input_hidden = randn(input_size, hidden_layer_size);
weights_hidden_output = randn(hidden_layer_size, num_classes);

% Training loop
for epoch = 1:epochs
    for batch = 1:batch_size:size(train_data, 1)
        % Forward pass
        batch_data = train_data(batch:batch+batch_size-1, :);
        hidden_layer_output = sigmoid(batch_data * weights_input_hidden);
        output_layer = hidden_layer_output * weights_hidden_output;
        output_softmax = softmax(output_layer);

        % Backward pass
        error = train_labels_one_hot(batch:batch+batch_size-1, :) - output_softmax;
        output_delta = error .* softmax_deriv(output_softmax);
        hidden_delta = output_delta * weights_hidden_output' .* sigmoid_deriv(hidden_layer_output);

        % Update weights
        weights_hidden_output = weights_hidden_output + (hidden_layer_output' * output_delta) * learning_rate;
        weights_input_hidden = weights_input_hidden + (batch_data' * hidden_delta) * learning_rate;
    end
end

% Save weights
save('weights.mat', 'weights_input_hidden', 'weights_hidden_output');

这里我将`train_labels`加1的操作放在了代码中，同时修改了一些变量名以匹配新的`train_labels_new`变量。