使用BP神经网络进行数据分类

"BP神经网络模型的创建与训练，数据预处理，以及性能评估" BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种常见的前馈神经网络，用于非线性建模和预测任务。在这个程序中，它被用于对特定的数据进行分类。程序首先加载了若干数据集，包括za5、zb5、zc5、zd5和ze5，并从中提取出特征值x1和x2。这些特征值分别用于训练和测试神经网络。 在数据预处理阶段，使用`mapminmax`函数对输入数据Pn（x1）和Pt（x2）进行归一化处理，确保所有数据在同一尺度上，这有助于提高训练效率和结果的准确性。`mapminmax`函数将数据映射到[0,1]区间内。 接着，定义了目标输出矩阵T1和T2，它们表示预期的分类结果。这里，使用`repmat`函数创建了一维向量，并将其复制以匹配样本数量，形成对应于每个类别的二进制标签。 神经网络模型使用`newff`函数创建，参数`minmax(P1)`定义了输入数据的范围，`[8,3]`表示隐藏层包含8个神经元，输出层包含3个神经元，分别对应三个类别。激活函数选择了`tansig`（双曲正切sigmoid函数）作为隐藏层的非线性函数，以及`purelin`（线性函数）作为输出层的线性转换。训练算法选择`sparsecg`，这是一种适用于大规模稀疏问题的共轭梯度算法。 在训练过程中，设定了训练迭代次数（epochs）、目标误差（goal）和显示频率（show），用于控制训练过程。然后使用`train`函数对网络进行训练，并用`sim`函数对训练集和测试集进行预测。 性能评估部分，通过比较预测结果Y1和Y2与实际目标T1和T2的差异，计算出分类的正确率。使用`compet`函数计算每个样本最接近的类别，`~sum(abs(T1-S1))`和`~sum(abs(T2-S2))`用于判断预测结果与实际目标的差值是否小于0，进而得到正确分类的结果数组。最后，计算总体的分类准确率（Percent1和Percent2），即正确分类的样本数占总样本数的比例。 整个程序展示了BP神经网络从数据预处理、模型构建、训练到性能评估的完整流程，对于理解和应用神经网络解决分类问题具有一定的参考价值。