MLP 鸢尾花数据集+matlab

好的，MLP（多层感知器）是一种常见的神经网络模型，可以用于分类和回归任务。鸢尾花数据集是一个经典的分类数据集，其中包含三种不同的鸢尾花（山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾），每种鸢尾花有四个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度），共150个样本。Matlab是一种常用的科学计算软件，也支持神经网络模型的构建和训练。

以下是使用MLP模型对鸢尾花数据集进行分类的示例代码：

% 加载数据
load fisheriris
X = meas'; % 特征矩阵
Y = zeros(3,length(species)); % 标签矩阵
for i = 1:length(species)
    if strcmp(species{i},'setosa')
        Y(1,i) = 1;
    elseif strcmp(species{i},'versicolor')
        Y(2,i) = 1;
    elseif strcmp(species{i},'virginica')
        Y(3,i) = 1;
    end
end

% 划分训练集和测试集
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(size(X,2),0.6,0.2,0.2);
X_train = X(:,trainInd);
Y_train = Y(:,trainInd);
X_val = X(:,valInd);
Y_val = Y(:,valInd);
X_test = X(:,testInd);
Y_test = Y(:,testInd);

% 构建MLP模型
net = feedforwardnet([10 5]); % 两个隐藏层，分别有10和5个神经元
net.trainFcn = 'trainscg'; % 使用SCG算法进行训练
net.trainParam.epochs = 500; % 最大迭代次数
net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练窗口
net.divideFcn = 'divideind'; % 按照索引划分训练集、验证集和测试集
net.divideParam.trainInd = trainInd;
net.divideParam.valInd = valInd;
net.divideParam.testInd = testInd;

% 训练模型
[net,tr] = train(net,X_train,Y_train);

% 预测测试集
Y_pred = net(X_test);
[~,pred_labels] = max(Y_pred,[],1);
[~,true_labels] = max(Y_test,[],1);

% 计算准确率
accuracy = sum(pred_labels == true_labels) / length(testInd);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);

运行以上代码，可以得到在测试集上的准确率。需要注意的是，MLP模型的性能很大程度上受到超参数的影响，需要进行调参才能得到较好的结果。