PNN神经网络预测类别的例子
生活随笔
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PNN神经网络预测类别的例子
小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.
<span style="font-size:18px;">%% 清空環(huán)境變量
clc;
clear all
close all
nntwarn off;
warning off;
%% 數(shù)據(jù)載入
load data
%% 選取訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)Train=data(1:23,:);
Test=data(24:end,:);
p_train=Train(:,1:3)';
t_train=Train(:,4)';
p_test=Test(:,1:3)';
t_test=Test(:,4)';%% 將期望類別轉(zhuǎn)換為向量
t_train=ind2vec(t_train);
t_train_temp=Train(:,4)';
%% 使用newpnn函數(shù)建立PNN SPREAD選取為1.5
Spread=1.5;
net=newpnn(p_train,t_train,Spread)%% 訓(xùn)練數(shù)據(jù)回代 查看網(wǎng)絡(luò)的分類效果% Sim函數(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)預(yù)測
Y=sim(net,p_train);
% 將網(wǎng)絡(luò)輸出向量轉(zhuǎn)換為指針
Yc=vec2ind(Y);%% 通過作圖 觀察網(wǎng)絡(luò)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)分類效果
figure(1)
subplot(1,2,1)
stem(1:length(Yc),Yc,'bo')
hold on
stem(1:length(Yc),t_train_temp,'r*')
title('PNN 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后的效果')
xlabel('樣本編號')
ylabel('分類結(jié)果')
set(gca,'Ytick',[1:5])
subplot(1,2,2)
H=Yc-t_train_temp;
stem(H)
title('PNN 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后的誤差圖')
xlabel('樣本編號')%% 網(wǎng)絡(luò)預(yù)測未知數(shù)據(jù)效果
Y2=sim(net,p_test);
Y2c=vec2ind(Y2)
figure(2)
stem(1:length(Y2c),Y2c,'b^')
hold on
stem(1:length(Y2c),t_test,'r*')
title('PNN 網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測效果')
xlabel('預(yù)測樣本編號')
ylabel('分類結(jié)果')
set(gca,'Ytick',[1:5])
</span>
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的PNN神经网络预测类别的例子的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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