神经网络分类matble代码解析

以下是一个基于神经网络的分类Matlab代码的解析：

% 加载数据集
load iris_dataset.mat  % 加载鸢尾花数据集
x = irisInputs';  % 输入数据
t = irisTargets';  % 标签数据

% 设置神经网络参数
hiddenLayerSize = 10;  % 隐藏层神经元个数
net = patternnet(hiddenLayerSize);  % 创建神经网络模型
net.divideParam.trainRatio = 70/100;  % 训练集比例
net.divideParam.valRatio = 15/100;  % 验证集比例
net.divideParam.testRatio = 15/100;  % 测试集比例

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

% 测试神经网络
test_x = x(:, tr.testInd);  % 测试数据
test_t = t(:, tr.testInd);  % 测试标签
test_y = net(test_x);  % 预测结果

% 计算分类准确率
test_class = vec2ind(test_y);  % 将预测结果转换为类别
test_class_true = vec2ind(test_t);  % 将真实标签转换为类别
acc = sum(test_class == test_class_true) / length(test_class);
fprintf('Classification accuracy: %.2f%%\n', acc * 100);

首先，代码加载了一个鸢尾花数据集，并将输入数据和标签数据分别存储在`x`和`t`中。

接着，代码设置了神经网络的参数，其中`hiddenLayerSize`表示隐藏层神经元的个数，`patternnet`函数创建了一个pattern recognition神经网络模型，`divideParam`设置了训练集、验证集和测试集的比例。

然后，代码使用`train`函数对神经网络进行训练，并返回训练好的神经网络模型`net`和训练信息`tr`。

接下来，代码使用测试数据`test_x`和测试标签`test_t`对训练好的神经网络模型进行测试，得到预测结果`test_y`。

最后，代码将预测结果`test_y`和真实标签`test_t`分别转换为类别，并计算分类准确率`acc`。