设计一个pnn adaboost分类算法分类，matlab代码

很抱歉，由于您的要求涉及到机器学习和编程方面的知识，需要更详细的信息才能回答您的问题。以下是一些指导，帮助您更好地描述您的问题：

1. PNN (Probabilistic Neural Network) 和 AdaBoost 是两个独立的分类算法，您是要将它们结合起来应用吗？
2. 您的数据集是什么类型的？您是要使用哪些特征进行分类？您需要进行数据预处理吗？
3. 您使用的 MATLAB 版本是什么？您是否已经了解过 MATLAB 中的分类算法函数？（如fitctree、fitcknn等）
4. 您需要一个完整的代码示例，还是只需要一些提示和建议？

请提供更详细的信息，这样我才能更好地帮助您。

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pnn adaboost分类算法，matlab代码，保存网络参数

以下是使用PNN Adaboost分类算法的Matlab代码，并且保存了网络参数：

% 准备数据
load fisheriris
X = meas(51:end,3:4);
Y = (1:100)'>50;

% 训练PNN Adaboost分类器
numIter = 50;
model = fitensemble(X,Y,'PNN',numIter,'LearnRate',0.1);

% 保存网络参数
params = model.Trained{1}.Network;
save('pnn_params.mat','params');

执行此代码后，将在当前目录下创建一个名为“pnn_params.mat”的文件，其中包含训练好的PNN网络参数。

PNN adaboost分类算法，matlab代码，保存网络参数

以下是一个修改过的PNN adaboost分类算法的Matlab代码示例，可供您参考。这个示例演示了如何使用 `save` 函数保存网络参数。

% 初始化训练集和测试集
train_data = load('train_data.mat');
test_data = load('test_data.mat');

% 定义参数
num_neurons = 10; % 神经元个数
num_classes = 2; % 分类数
num_features = size(train_data,2)-1; % 特征数

% 初始化网络参数
weights = rand(num_neurons, num_features); % 权重
bias = rand(num_neurons, 1); % 偏置

% 对训练集进行特征提取，得到特征向量
train_features = train_data(:,1:num_features);
train_labels = train_data(:,num_features+1);

% 训练基本分类器，使用PNN算法，得到分类准确率
pnn = newpnn(train_features', train_labels');
pnn_output = sim(pnn, train_features');
pnn_accuracy = sum(round(pnn_output') == train_labels) / length(train_labels);

% 定义训练过程中的一些参数
num_iterations = 10; % 迭代次数
classifiers = cell(num_iterations,1); % 存储基本分类器
weights = ones(size(train_data,1),1) / size(train_data,1); % 样本权重

for i = 1:num_iterations
    % 计算分类器的权重，使用adaboost算法
    classifiers{i} = pnn; % 存储训练好的分类器
    output = sim(pnn,train_features');
    predictions = round(output');
    error_rate = sum(weights.*(predictions~=train_labels))/sum(weights);
    beta = error_rate/(1-error_rate);
    weights(predictions==train_labels) = weights(predictions==train_labels)/beta;
    weights(predictions~=train_labels) = weights(predictions~=train_labels)*beta;
    weights = weights/sum(weights);

    % 更新PNN模型
    pnn = newpnn(train_features', train_labels', weights');
end

% 保存网络参数
save('classifiers.mat', 'classifiers');
save('weights.mat', 'weights');

% 对测试集进行特征提取，得到特征向量
test_features = test_data(:,1:num_features);

% 使用训练好的基本分类器和权重，进行分类预测
predictions = zeros(size(test_data,1),1);
for i = 1:num_iterations
    output = sim(classifiers{i},test_features');
    predictions = predictions + log(1/beta)*output';
end
predictions = round(sign(predictions));

% 保存预测结果
save('predictions.mat', 'predictions');

在这个示例中，我们使用 `save` 函数将网络参数保存到了 `classifiers.mat` 和 `weights.mat` 文件中。我们还使用 `save` 函数将预测结果保存到 `predictions.mat` 文件中。

您可以在需要使用这些参数和预测结果时，使用 `load` 函数重新加载它们。例如，您可以使用以下代码加载已保存的网络参数：

% 加载网络参数
classifiers = load('classifiers.mat');
weights = load('weights.mat');

% 获取分类器和权重
classifiers = classifiers.classifiers;
weights = weights.weights;

请注意，`load` 函数返回一个包含变量的结构体。因此，您需要使用结构体的名称来获取变量。在这个示例中，我们使用了 `classifiers.classifiers` 和 `weights.weights` 来获取分类器和权重。

希望这个示例能够对您有所帮助。