用matlab编写从TXT文件中读取1200个六维数据训练rbf神经网络将其分为六类

以下是一个可能的 MATLAB 代码示例，用于从 TXT 文件中读取 1200 个六维数据并使用 RBF 神经网络将其分为六类。请注意，此代码仅供参考，您可能需要进行适当的修改以满足您的具体需求。

% 读取数据
data = dlmread('data.txt'); % 假设数据存储在名为 data.txt 的文件中
inputs = data(:, 1:6); % 提取输入数据
targets = data(:, 7); % 提取对应的目标类别

% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8; % 训练集比例
train_size = round(size(inputs, 1) * train_ratio);
test_size = size(inputs, 1) - train_size;
train_inputs = inputs(1:train_size, :);
train_targets = targets(1:train_size, :);
test_inputs = inputs(train_size+1:end, :);
test_targets = targets(train_size+1:end, :);

% 训练 RBF 神经网络
num_hidden = 10; % 隐藏层神经元数量
net = newrb(train_inputs', train_targets', 0, 1, num_hidden); % 注意要转置输入矩阵

% 测试网络性能
train_outputs = sim(net, train_inputs');
train_accuracy = sum(round(train_outputs') == train_targets) / train_size;
test_outputs = sim(net, test_inputs');
test_accuracy = sum(round(test_outputs') == test_targets) / test_size;

disp(['训练集准确率：', num2str(train_accuracy)]);
disp(['测试集准确率：', num2str(test_accuracy)]);

在上述代码中，我们首先使用 `dlmread` 函数从 TXT 文件中读取数据，并将输入和目标类别分别存储在 `inputs` 和 `targets` 变量中。然后，我们使用 `round` 函数将网络输出四舍五入为整数，并计算训练集和测试集的准确率。`newrb` 函数用于创建一个 RBF 神经网络，其中 `0` 和 `1` 分别表示最小和最大半径，`num_hidden` 表示隐藏层神经元的数量。最后，我们使用 `sim` 函数计算网络输出，并将它们与目标类别进行比较以计算准确率。