机器学习神经网络分类算法MATLAB

神经网络分类算法是一种基于神经网络的分类方法，它可以通过学习样本数据的特征，来实现对未知数据的自动分类。在MATLAB中，我们可以使用神经网络工具箱来实现神经网络分类算法。以下是一个简单的示例代码：

% 读取数据
load fisheriris
x = meas';
t = dummyvar(categorical(species)');

% 创建神经网络
net = patternnet(10);

% 训练神经网络
net.trainParam.showWindow = false;
net = train(net, x, t);

% 测试神经网络
y = net(x);
classes = vec2ind(y);

% 计算分类准确率
accuracy = sum(classes == vec2ind(t)) / size(t, 2);
disp(['Classification accuracy: ', num2str(accuracy)]);

在这个示例中，我们使用了鱼类数据集（Fisher's Iris Data），读取了数据并进行了预处理。然后，我们创建了一个包含10个隐藏层神经元的神经网络，并使用样本数据对其进行了训练。最后，我们使用训练好的神经网络对测试数据进行了分类，并计算了分类准确率。

需要注意的是，神经网络分类算法需要大量的样本数据和计算资源来训练和测试，因此在实际应用中需要谨慎选择。