matlab实现bp神经网络分类代码

时间: 2023-10-22 17:04:21 浏览: 34
以下是一个简单的 MATLAB BP 神经网络分类代码示例: ```matlab % 载入数据 data = load('data.csv'); X = data(:, 1:end-1); % 特征 y = data(:, end); % 目标变量 % 数据预处理 X = normalize(X); % 特征标准化 % 分割数据集为训练集和测试集 [trainInd, valInd, testInd] = dividerand(size(X, 1), 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, :); % 定义神经网络结构 input_layer_size = size(X, 2); hidden_layer_size = 10; output_layer_size = 1; % 初始化神经网络权重 initial_Theta1 = randInitializeWeights(input_layer_size, hidden_layer_size); initial_Theta2 = randInitializeWeights(hidden_layer_size, output_layer_size); initial_nn_params = [initial_Theta1(:) ; initial_Theta2(:)]; % 训练神经网络 lambda = 1; options = optimset('MaxIter', 100); costFunction = @(p) nnCostFunction(p, input_layer_size, hidden_layer_size, output_layer_size, X_train, y_train, lambda); [nn_params, cost] = fmincg(costFunction, initial_nn_params, options); % 用训练好的神经网络进行预测 pred_train = predict(Theta1, Theta2, X_train); pred_test = predict(Theta1, Theta2, X_test); % 计算准确率 accuracy_train = mean(double(pred_train == y_train)) * 100; accuracy_test = mean(double(pred_test == y_test)) * 100; fprintf('Train Accuracy: %f\n', accuracy_train); fprintf('Test Accuracy: %f\n', accuracy_test); ``` 其中,`normalize` 函数用于标准化特征,`dividerand` 函数用于将数据集分割为训练集、验证集和测试集,`randInitializeWeights` 函数用于随机初始化权重,`nnCostFunction` 函数计算神经网络的代价函数和梯度,`fmincg` 函数用于优化代价函数,`predict` 函数用于进行预测,最后计算训练集和测试集的准确率。

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