matlab 神经网络同分布检验代码

在Matlab中，可以使用`nntest`函数进行神经网络同分布检验，该函数使用神经网络进行分布检验。

以下是一个简单的Matlab神经网络同分布检验的示例代码：

% 生成两个数据集，分别来自不同的分布
data1 = normrnd(0, 1, 100, 1);
data2 = normrnd(1, 1, 100, 1);

% 将两个数据集合并成一个矩阵
data = [data1; data2];

% 标记数据集的来源，1表示来自第一个数据集，2表示来自第二个数据集
group = [ones(size(data1)); 2*ones(size(data2))];

% 使用神经网络同分布检验
[p, h] = nntest(data, group);

% 输出检验结果
if h == 1
    fprintf('两个数据集来自不同的分布。\n');
else
    fprintf('两个数据集来自同一分布。\n');
end

在以上代码中，我们首先生成了两个数据集`data1`和`data2`，分别来自均值为0和1的正态分布。然后，我们将两个数据集合并成一个矩阵`data`，并使用`ones`和`2*ones`函数生成标记矩阵`group`，表示每个数据点来自哪个数据集。最后，我们使用`nntest`函数进行神经网络同分布检验，并输出检验结果。

需要注意的是，神经网络同分布检验的结果不一定完全准确，因此在实际应用中，需要结合其他方法进行分析和判断。同时，神经网络同分布检验的计算量较大，因此对于大规模数据集，可能需要一定的时间才能得出结果。