基于BP神经网络分类器MATLAB代码

以下是一个简单的基于BP神经网络分类器的MATLAB代码示例，用于分类Iris数据集：

% 导入Iris数据集
load fisheriris
X = meas';
Y = ind2vec(grp');

% 创建BP神经网络分类器
net = patternnet(10);

% 将数据集划分为训练集和测试集
net.divideFcn = 'dividerand';
net.divideParam.trainRatio = 0.7;
net.divideParam.valRatio = 0.15;
net.divideParam.testRatio = 0.15;

% 设置BP神经网络分类器的训练参数
net.trainFcn = 'trainlm';
net.performFcn = 'mse';

% 训练BP神经网络分类器
[net,tr] = train(net,X,Y);

% 使用BP神经网络分类器对测试集进行分类
testX = X(:,tr.testInd);
testY = net(testX);

% 计算分类准确率
testY = vec2ind(testY);
testT = vec2ind(Y(:,tr.testInd));
accuracy = sum(testY == testT) / length(testT);
fprintf('Classification accuracy: %f\n', accuracy);

该代码示例中，首先导入Iris数据集，并将样本特征和类别标签分别存储在X和Y中。然后，使用patternnet函数创建一个包含10个神经元的BP神经网络分类器。接着，将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并设置BP神经网络分类器的训练参数。使用train函数对BP神经网络分类器进行训练，并使用测试集测试分类器的性能。最后，计算分类准确率并输出结果。