Matlab实现鸢尾花分类：GRNN与PNN神经网络应用

在本篇文档中，我们将深入探讨如何利用Matlab实现有导师学习神经网络（Gaussian Radial Basis Function Network, GRNN 和 Probabilistic Neural Network, PNN）来对鸢尾花种类进行分类。鸢尾花数据集是一个经典的机器学习问题，它包含150个样本，每个样本由四个属性：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度组成。这些属性被用来区分三种鸢尾花类型：Setosa、Versicolour 和 Virginica。 首先，作者提到GRNN和PNN是两种有导师学习神经网络，它们在模式识别和分类任务中表现出色。GRNN通过构建基于数据分布的核函数，能够处理非线性关系，而PNN则利用概率模型，根据输入数据与中心样本的距离进行分类。在鸢尾花分类中，这两种网络将分别用于构建模型，通过比较模型的性能，如准确率、召回率和F1分数，评估其在分类任务上的有效性。 训练集和测试集的划分是机器学习的关键步骤。文档中的代码片段展示了如何通过加载预定义的iris_data.mat文件，然后随机抽取样本生成训练集（120个样本）和测试集（剩下的样本）。这个过程确保了模型的泛化能力，避免了过拟合。 接下来，目标是分析单个属性以及不同属性组合对鸢尾花种类识别的影响。这涉及建立多个识别模型，包括基于单个属性的模型，如萼片长度和花瓣长度，以及复合属性模型，比如萼片长度和花瓣长度的组合。通过对这些模型的性能进行比较，可以探究哪些属性组合能提供最好的分类效果，同时分析它们在运算时间和识别精度之间的权衡。 总结来说，本文将详细阐述如何使用Matlab的GRNN和PNN技术进行鸢尾花分类，包括数据预处理、模型训练、性能评估和特征选择的过程。这对于理解和实践基于神经网络的分类算法，尤其是在植物分类识别领域的实际应用具有重要的参考价值。