基于MATLAB的鸢尾花数据集分类

MATLAB平台下实现构造前馈神经网络，实现BP算法，对鸢尾花数据集进行分类。

%读取训练数据
[f1f2f3f4class] = textread（‘trainData.txt‘  ‘%f%f%f%f%f‘150）;

%特征值归一化
[inputminImaxI] = premnmx（ [f1  f2  f3  f4 ]‘）  ;

%构造输出矩阵
s = length（ class ） ;
output = zeros（ s  3  ） ;
for i = 1 : s 
   output（ i  class（ i ）  ） = 1 ;
end

%创建神经网络
net = newff（ minmax（input）  [10 3]  { ‘logsig‘ ‘purelin‘ }  ‘traingdx‘ ） ; 

%设置训练参数
net.trainparam.show = 50 ;
net.trainparam.epochs = 3000;
net.trainparam.goal = 0.01 ;
net.trainParam.lr = 0.01 ;

%开始训练
net = train（ net input  output‘ ） ;

%读取测试数据
[t1 t2 t3 t4 c] = textread（‘testData.txt‘  ‘%f%f%f%f%f‘150）;

%测试数据归一化
testInput = tramnmx （ [t1t2t3t4]‘  minI maxI ） ;

%仿真
Y = sim（ net  testInput ） 

%统计识别正确率
[s1  s2] = size（ Y ） ;
hitNum = 0 ;
for i = 1 : s2
    [m  Index] = max（ Y（ :   i ） ） ;
    if（ Index  == c（i）   ） 
        hitNum = hitNum + 1 ; 
    end
end
sprintf（‘识别率是 %3.3f%%‘100 * hitNum / s2 ）

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        997  2018-05-14 12:50  bpAnnIris.m

     文件       1349  2011-07-10 13:38  testData.txt

     文件       2708  2011-07-10 13:42  totalData.txt

     文件       1359  2011-07-10 13:39  trainData.txt

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                 6413                    4