能否提供一个详细的MATLAB代码示例，展示如何使用pcnn对UCI的早期糖尿病数据集进行分类操作？

MATLAB 中的 Convolutional Neural Network (CNN) 用于处理结构化数据（如图像）的能力非常强大，但对于时间序列数据，如UCI的早期糖尿病数据集（通常是表格形式的数据），通常更适合使用循环神经网络（RNN）。然而，如果你需要使用 PCNN（即传统的 CNN 结合一维卷积用于表格数据），它实际上并不常见，因为 CNN 的优势在于捕捉空间关系。

对于简单的线性分类任务，你可能会更倾向于使用支持向量机（SVM）或者其他机器学习算法。但为了满足你的需求，这里给出一个简化的例子，假设你有一个虚构的 PCNN 类，用于对二维表格数据进行分类：

% 导入所需的库
addpath('toolbox_path'); % 假设你有自定义的 PCNN 工具箱在这里

% 加载早期糖尿病数据集（这是一个简化版本，你需要找到正确的函数）
load_uci_diabetes_data = load_diabetes_data; % 假定有个函数能加载并格式化数据

% 数据预处理，归一化等
data = preprocess_data(data);

% 创建 PCNN 模型（这只是一个示例，实际可能需要定义更多层和参数）
layers = [
    pcnnLayer('Size', [input_size, input_size]) % 假设输入是大小为[input_size]的矩阵
    fullyConnectedLayer(num_classes) % 根据类别数设置全连接层
    softmaxLayer % 输出概率分布
    classificationLayer]; % 分类层

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 10, 'MiniBatchSize', 64);

% 训练模型
net = trainNetwork(data.trainFeatures, data.trainLabels, layers, options);

% 预测新的样本
[new_data, labels] = load_test_data(); % 加载测试数据
predicted_labels = classify(net, new_data); % 进行预测

% 评估性能
accuracy = sum(predicted_labels == labels) / numel(labels);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)])

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