用matlab编写从TXT文件中读取1200个数据训练rbf神经网络将其分为六类

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，可以实现从 TXT 文件中读取 1200 个数据，然后使用 RBF 神经网络将其分为六类：

% 从 TXT 文件中读取数据
data = load('data.txt');

% 将数据分为训练集和测试集
[trainInd,testInd] = dividerand(1200,0.8,0.2);
trainData = data(trainInd,:);
testData = data(testInd,:);

% 配置 RBF 网络
hiddenLayerSize = 10;
net = newrb(trainData',eye(6),0,1,hiddenLayerSize);

% 训练 RBF 网络
net.trainParam.epochs = 100;
net = train(net,trainData');

% 评估 RBF 网络
outputs = net(testData');
classes = vec2ind(outputs);

% 显示分类结果
disp(classes);

在这个示例中，我们首先使用 `load` 函数从名为 `data.txt` 的 TXT 文件中读取数据。然后，我们使用 `dividerand` 函数将数据分为训练集和测试集。接下来，我们使用 `newrb` 函数配置 RBF 神经网络，并使用训练集训练该网络。最后，我们使用测试集评估网络的性能，并将其分类结果显示在命令窗口中。

请注意，此示例仅用于演示目的。实际应用中，您可能需要根据实际情况调整代码中的参数和配置。