Matlab中利用lvq神经网络实现多分类

在 MATLAB 中，可以使用 LVQ 神经网络实现多分类任务。LVQ 神经网络适用于多分类任务，其输出层的节点数等于类别数，每个节点代表一个类别，输出最大的节点即为网络所分类的类别。

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，演示如何使用 LVQ 神经网络实现多分类任务：

% 加载数据集
load iris_dataset

% 将数据集划分为训练集和测试集
train_ratio = 0.7;
[trainInd,testInd] = dividerand(size(irisInputs,2),train_ratio,1-train_ratio);
x_train = irisInputs(:,trainInd);
y_train = irisTargets(:,trainInd);
x_test = irisInputs(:,testInd);
y_test = irisTargets(:,testInd);

% 创建 LVQ 神经网络
num_classes = 3; % 类别数
net = nnlvq(4,num_classes);

% 训练 LVQ 神经网络
net.trainParam.epochs = 100;
net = train(net,x_train,y_train);

% 测试 LVQ 神经网络
y_pred = sim(net,x_test);
[~,y_pred] = max(y_pred,[],1); % 输出最大节点对应的类别
[~,y_true] = max(y_test,[],1);
conf_mat = confusionmat(y_true,y_pred); % 计算混淆矩阵
disp(['Confusion matrix: ',num2str(conf_mat)])

需要注意的是，多分类任务中，需要将输出层的节点数设置为类别数，同时使用 softmax 激活函数来保证输出的概率和为 1。在测试过程中，需要将输出最大的节点对应的类别作为网络所分类的类别，并计算混淆矩阵来评估网络的分类性能。