softmax实现多分类matlab

Softmax在Matlab中的实现可以使用以下代码：

function y = Softmax(x)
    ex = exp(x);
    y = ex / sum(ex);
end

这段代码定义了一个函数Softmax，它接受一个向量x作为输入，然后计算每个元素的指数(exponential)。接下来，将指数值除以所有指数的总和，得到每个元素的概率。这样，Softmax函数可以将多分类问题的输出转化为[0,1]之间且和为1的概率分布。

为了使用Softmax函数进行多分类，你可以先使用鸢尾花数据集作为示例。加载数据集并设置类别标签，然后调用Softmax函数进行分类。下面是一个示例代码：

load fisheriris; % 导入鸢尾花数据集
x = meas;
y(1:50, 1) = 1;
y(51:100, 1) = 2;
y(101:150, 1) = 3; % 设置类别标签
[theta, accuracy] = mysoftmax(x, y, k, alpha); % 调用softmax函数进行分类，其中theta为softmax参数，accuracy为算法准确率

在这个示例中，x是特征矩阵，y是标签向量，k是分类类别数，alpha是学习率。通过调用mysoftmax函数，可以得到theta参数和算法的准确率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [深度学习（matlab）——3.多分类](https://blog.csdn.net/weixin_53947040/article/details/122633281)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [softmax求解多分类问题的matlab实现](https://blog.csdn.net/weixin_43244928/article/details/106629090)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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