matlab 分类神经网络,图事-matlab之神经网络分类

工具是matlab，excel

目的： p1数据集是10类，p2数据集是01类  ，训练一个神经网络将这两个数据集区分开。以后的测试数据输入神经网络后能分到对应的类。

一 训练数据准备

x1             x2

y1             y2

ps：从excle中读取数据p1=xlsread(\'data.xlsx\',\'sheet1\',\'A2:B11\')其他类似.

二 数据转换

(1 )p1和p2两组数据合并  p=[p1 ;p2]

将15*2的矩阵转置，p=p\'

p1和p2对应输出的目标y1,y2,合并并转置成goal

此时输入数据是p，目标是goal，开始构建BP神经网络

三 BP神经网络

(1)创建一个前向反馈后向传播神经网络-即BP神经网络

net=newff(pr,[3,2],{\'logsig\',\'logsig\'});

%设置训练参数

net.trainParam.show = 10;

net.trainParam.lr = 0.05;

net.trainParam.goal = 1e-10;

net.trainParam.epochs = 50000;

view(net) 显示神经网络结构：

(2)训练网络

net = train(net,p,goal);

(3)测试网络

测试数据 x=[1.24 1.80;1.28 1.84;1.40 2.04]\';

%测试训练结果,，显示混合矩阵

y1=sim(net,p1\') ;plotconfusion(y1,p1\')

y2=sim(net,p2\')  ;plotconfusion(y2,p2\')

y=sim(net,x)  ;plotconfusion(y,x)

输入x，网络输出y，混合矩阵

end！