写一个利用BP网络对鸢尾花的分类的Matlab代码

好的，以下是一个简单的利用BP神经网络对鸢尾花进行分类的Matlab代码：

% 加载数据
load fisheriris.mat
X = meas';
Y = zeros(3,length(species));
for i = 1:length(species)
    if strcmp(species{i},'setosa')
        Y(1,i) = 1;
    elseif strcmp(species{i},'versicolor')
        Y(2,i) = 1;
    elseif strcmp(species{i},'virginica')
        Y(3,i) = 1;
    end
end

% 将数据集分为训练集和测试集
[trainInd,testInd] = dividerand(length(species),0.7,0.3);
X_train = X(:,trainInd);
Y_train = Y(:,trainInd);
X_test = X(:,testInd);
Y_test = Y(:,testInd);

% 设置神经网络参数
inputSize = size(X_train,1);
hiddenSize = 10;
outputSize = size(Y_train,1);
net = feedforwardnet(hiddenSize);

% 训练神经网络
net.trainFcn = 'trainlm';
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.goal = 0.01;
net = train(net,X_train,Y_train);

% 测试神经网络
Y_pred = net(X_test);
[~,Y_pred] = max(Y_pred);
[~,Y_test] = max(Y_test);

% 计算准确率
accuracy = sum(Y_pred == Y_test)/length(Y_test);
disp(['Accuracy: ',num2str(accuracy*100),'%']);

这段代码将鸢尾花数据集加载到Matlab中，并将其转化为BP神经网络可以处理的形式。然后使用`dividerand`函数将数据集分为训练集和测试集。接着设置神经网络的参数，包括输入层大小、隐层大小和输出层大小，并使用`feedforwardnet`函数创建一个神经网络。然后使用`train`函数训练神经网络，将训练好的神经网络用于测试，并计算分类准确率。