用matlab代码写基于神经网络的分类器
时间: 2023-11-14 19:08:42 浏览: 36
以下是一个基于神经网络的分类器的 Matlab 代码示例:
```
% 加载数据集
load iris_dataset; % 这是一个自带的鸢尾花数据集
% 将数据集分为训练集和测试集
train_ratio = 0.7;
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(size(irisInputs,2),train_ratio,0,1);
train_inputs = irisInputs(:,trainInd);
train_targets = irisTargets(:,trainInd);
test_inputs = irisInputs(:,testInd);
test_targets = irisTargets(:,testInd);
% 构建神经网络模型
net = patternnet([10 8]); % 两个隐层,第一个有10个神经元,第二个有8个神经元
net.trainFcn = 'trainscg'; % 使用SCG算法进行训练
net.performFcn = 'crossentropy'; % 使用交叉熵作为性能度量
net.divideFcn = 'dividerand'; % 使用随机划分数据集的方法
net.divideParam.trainRatio = 0.7; % 70% 的数据用于训练
net.divideParam.valRatio = 0.15; % 15% 的数据用于验证
net.divideParam.testRatio = 0.15; % 15% 的数据用于测试
% 训练神经网络模型
[net,tr] = train(net,train_inputs,train_targets);
% 测试神经网络模型
test_outputs = net(test_inputs);
test_labels = vec2ind(test_outputs); % 将输出转换为标签
test_accuracy = sum(test_labels == vec2ind(test_targets)) / numel(test_targets);
% 输出结果
disp(['测试集准确率: ' num2str(test_accuracy)]);
```
这段代码使用鸢尾花数据集构建了一个带有两个隐层的神经网络模型,并使用 SCG 算法进行训练。在训练过程中,使用交叉熵作为性能度量,并使用随机划分数据集的方法进行训练、验证和测试。最终输出测试集的准确率。