MATLAB实现GRNN神经网络：鸢尾花分类

"该资源为一个关于GRNN(广义回归神经网络)的MATLAB工具箱函数介绍，特别是在鸢尾花种类识别中的应用。主要内容包括GRNN的理论基础、案例背景、MATLAB程序实现。" 在机器学习领域，GRNN（广义回归神经网络）是一种特殊的神经网络模型，它属于RBF（径向基函数）神经网络的一种。GRNN由美国科学家D.F. Specht提出，其结构包括输入层、隐含层和输出层。在GRNN中，输入层不参与实际计算，仅负责将输入数据传递到隐含层。隐含层的神经元数量与训练样本数量相等，每个神经元的权重函数基于欧式距离，并使用高斯函数作为传递函数，计算输入与训练样本之间的相似度。输出层则通过规范化点积权函数进行线性组合，以获取最终的网络输出。 MATLAB中创建GRNN的函数为`newgrnn`，其调用格式为`net=newgrnn(P,T,spread)`，其中`P`代表输入数据，`T`是目标输出，`spread`是网络的扩散参数，影响网络的泛化能力。在鸢尾花种类识别案例中，`P`包含了训练集的输入特征，`T`对应相应的类别标签，而`spread`是用户设定的参数，控制网络的宽度和学习能力。 GRNN的学习算法相对简单，不需要迭代，可以直接通过训练数据确定所有权重。首先，隐含层的径向基函数中心与训练样本输入一致，然后通过规范化点积权函数计算输出层的权重。相比于BP神经网络，GRNN的优势在于单次训练、自动调整神经元数量、权重确定性强以及使用高斯函数的局部响应特性，这些特点使其在处理非线性问题时表现优秀。 在MATLAB中实现GRNN进行鸢尾花种类识别，通常会涉及数据预处理、模型构建、训练和测试等步骤。预处理可能包括数据清洗、标准化等；模型构建即调用`newgrnn`函数创建网络；训练阶段，将预处理后的训练数据输入网络，完成权重的设置；最后，用测试集评估模型性能，比如通过混淆矩阵计算准确率、精确率、召回率等指标。 GRNN在MATLAB中的应用提供了高效且简便的方法来解决分类问题，尤其适合处理小样本、非线性的任务，例如鸢尾花种类识别。通过理解和掌握GRNN的原理及MATLAB工具箱的使用，可以有效地进行此类问题的建模与预测。