运用GRNN神经网络进行函数逼近，其中，数样本点: P=[1 2 3 4 5 6 7 8]; T=[0 1 2 3 2 1 2 1]; 要求画出待逼近函数样本和神经网络输出对比图。 帮我写这道题的代码

好的，我可以帮助你编写使用广义回归神经网络（GRNN）进行函数逼近的代码。我们将使用MATLAB来实现这个任务。以下是详细的步骤和代码：

1. 定义样本点和目标值。
2. 创建并训练GRNN网络。
3. 使用GRNN网络对样本点进行预测。
4. 绘制原始数据和预测结果的对比图。

% 定义样本点和目标值
P = [1 2 3 4 5 6 7 8];
T = [0 1 2 3 2 1 2 1];

% 创建GRNN网络
net = newgrnn(P, T);

% 使用GRNN网络进行预测
Y = net(P);

% 绘制原始数据和预测结果的对比图
figure;
plot(P, T, 'bo-', 'LineWidth', 2); % 原始数据
hold on;
plot(P, Y, 'r*-', 'LineWidth', 2); % GRNN预测结果
legend('Original Data', 'GRNN Prediction');
xlabel('Input P');
ylabel('Output T');
title('GRNN Function Approximation');
grid on;
hold off;

### 解释代码：
1. **定义样本点和目标值**：我们定义了输入样本点 `P` 和对应的目标值 `T`。
2. **创建GRNN网络**：使用 `newgrnn` 函数创建一个广义回归神经网络，并将样本点和目标值作为输入。
3. **使用GRNN网络进行预测**：通过调用 `net(P)` 来对样本点进行预测，得到预测结果 `Y`。
4. **绘制对比图**：使用 `plot` 函数绘制原始数据和预测结果的对比图，其中蓝色实线表示原始数据，红色星号表示GRNN预测结果。

运行上述代码后，你将看到一个包含原始数据和GRNN预测结果的对比图。希望这对你有帮助！如果你有任何其他问题，请随时告诉我。