使用iris_dataset数据集,用MATLAB神经网络构建鸢尾花分类的代码

好的，以下是使用 Matlab 神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）构建鸢尾花分类器的示例代码：

% 加载鸢尾花数据集
load fisheriris

% 创建训练集和测试集
inputs = meas';
targets = dummyvar(categorical(species)');

% 创建一个具有两个隐含层的前馈神经网络
net = feedforwardnet([10, 5]);

% 设置训练参数
net.trainParam.showWindow = false;
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.goal = 0.01;

% 训练神经网络
[net, tr] = train(net, inputs, targets);

% 使用测试集测试神经网络
outputs = net(inputs(:, tr.testInd));
targets_test = targets(:, tr.testInd);
accuracy = sum(vec2ind(outputs) == vec2ind(targets_test)) / size(targets_test, 2);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);

这个代码首先加载鸢尾花数据集并将其拆分为训练集和测试集。接下来，它创建一个具有两个隐含层的前馈神经网络，其中第一个隐含层有 10 个神经元，第二个隐含层有 5 个神经元。然后，它设置训练参数，包括训练的最大周期数、目标误差等。最后，它使用训练集训练神经网络，并使用测试集测试其准确性。

希望这个代码可以帮助您构建一个简单的鸢尾花分类器。如果您有任何其他问题，请随时问我。