matlab rbf神经网络 k折交叉验证代码

以下是 MATLAB 中使用 RBF 神经网络进行 k 折交叉验证的代码：

% 读取数据
data = load('data.mat');
x = data.x;
y = data.y;

% 设置 RBF 神经网络的参数
hiddenLayerSize = 10;
net = fitnet(hiddenLayerSize, 'trainlm');
net.divideFcn = 'divideind';
net.divideParam.trainInd = 1:80;
net.divideParam.valInd = 81:100;
net.divideParam.testInd = [];
net.trainParam.showWindow = false;

% 执行 k 折交叉验证
k = 10;
c = cvpartition(length(x), 'KFold', k);
mseArray = zeros(k, 1);
for i = 1:k
    trainX = x(c.training(i), :);
    trainY = y(c.training(i), :);
    valX = x(c.test(i), :);
    valY = y(c.test(i), :);

    % 训练 RBF 神经网络
    net = train(net, trainX', trainY');

    % 预测验证集并计算 MSE
    predY = net(valX');
    mseArray(i) = mean((valY' - predY).^2);
end

% 输出平均 MSE
fprintf('平均 MSE: %f\n', mean(mseArray));

这个代码中，我们首先读取数据，并设置 RBF 神经网络的参数。然后，我们使用 `cvpartition` 函数将数据集划分为 k 个子集，每次将其中一个子集用作验证集，其余子集用作训练集。在每次交叉验证中，我们训练 RBF 神经网络，并使用验证集计算 MSE。最后，我们输出 k 次交叉验证的平均 MSE。