matlab bp神经网络二分类

以下是使用MATLAB实现BP神经网络二分类的步骤：

1. 准备数据：准备好训练数据和测试数据，将数据按照一定比例分为训练集和测试集。

2. 数据预处理：对数据进行归一化处理，将数据缩放到0到1之间，以便于神经网络的训练。

3. 神经网络建模：根据数据的特点和需求，构建BP神经网络的结构，包括输入层、隐含层和输出层的节点数。

4. 神经网络训练：使用训练数据对神经网络进行训练，设置训练次数和训练目标最小误差，通过反向传播算法不断调整神经网络的权值和阈值。

5. 神经网络测试：使用测试数据对训练好的神经网络进行测试，计算分类准确率和误差率。

以下是一个MATLAB BP神经网络二分类的示例代码：

% 准备数据
load iris_dataset
x = irisInputs;
t = irisTargets;

% 数据预处理
[x,ps] = mapminmax(x);

% 神经网络建模
net = feedforwardnet([5],'trainlm');
net.divideParam.trainRatio = 0.7;
net.divideParam.valRatio = 0.15;
net.divideParam.testRatio = 0.15;

% 神经网络训练
[net,tr] = train(net,x,t);

% 神经网络测试
y = net(x);
perf = perform(net,t,y);
classes = vec2ind(y);