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机器学习,BP神经网络进行多分类matlab代码
代码片段和文件信息
function glass1=classifyBP()
clc;
clear;
load glass.txt;
data=[glass(:2:11)];
glass_train=[data(1:35:);data(71:108:);data(147:155:);data(164:170:);data(177:181:);data(186:200:)];%人工分成训练集
glass_test=[data(36:70:);data(109:146:);data(156:163:);data(171:176:);data(182:185:);data(201:214:)];%人工分成测试集
train_label=[glass_train(:10)];%训练集标签
test_label=[glass_test(:10)];%测试集标签
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%对数据进行出来,于适合BP神经网络函数的调用
glass_train=glass_train‘;
glass_test=glass_test‘;
train_label=train_label‘;
test_label=test_label‘;
%对训练集和测试集进行归一化
[train1minpmaxplabelmintmaxt] = premnmx(glass_traintrain_label);
[test]=tramnmx(glass_testminpmaxp);
%构造神经网络
net = newff( minmax(train1) [10 1] { ‘tansig‘ ‘tansig‘ } ‘traingdx‘ ) ;
%设置训练参数
net.trainparam.show = 50 ;
net.trainparam.epochs =2500;
net.trainparam.goal = 0.00001 ;
net.trainParam.lr = 0.01 ;
%开始训练
net = train(nettrain1label);
%测试集仿真
TEST = sim(nettest);
[y1]=postmnmx(TESTmintmaxt);%反归一化
testresult=tonumber1(y1)
erroroftest=evalu(test_labeltestresult)
%训练集仿真
Z = sim(nettrain1);
[z]=postmnmx(Zmintmaxt);%反归一化
trainresult=tonumber1(z)
erroroftrain1=evalu(train_labeltrainresult)
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%子函数
function y=tonumber1(x)
for i=1:size(x2)
if x(i)<1.5
x(i)=1;
end
if 1.5 x(i)=2;
end
if 2.5 x(i)=3;
end
if 3.5 x(i)=4;
end
if 4.5 x(i)=5;
end
if 5.5 x(i)=6;
end
if 6.5 x(i)=7;
end
y(i)=x(i);
end
function error=evalu(ab)
error=0;%分类错误的个数
for i=1:size(a2)
if a(i)~=b(i)
error=error+1;
end
end
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 1896 2020-09-13 11:13 classifyBP.m
文件 12119 2020-09-13 11:13 glass.txt
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