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基于神经网络的数据分类培训课件.ppt

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基于神经网络的数据分类培训课件.ppt

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花萼长度花萼宽度花瓣长度花瓣宽度类别

5.4 3.9 1.7 0.4 1

5 3.4 1.5 0.2 1

6.2 2.2 4.5 1.5 2

5.5 2.3 4 1.3 2

6.1 2.8 4.7 1.2 2

7.9 3.8 6.4 2 3

6.3 2.8 5.1 1.5 3

有一批花可分为三个品种，利用神经网络算法，根据

花萼长度，花萼宽度，花瓣长度和花瓣宽度对其进行分类

。

基于神经网络的数据分类

样本包含150组数据，选择90组作为训练样本，60组作

为测试样本。输入数据为[花萼长度花萼宽度花瓣长度花

瓣宽度]，输出数据为花的品种的类别。

要做的工作：

1.建立一个神经网络

2.使用样本训练这个网络

3.使用新的数据集测试这个网络分类的准确性

基于神经网络的数据分类

BP神经网络

网络层数：2

输入层节点数：4

输出层节点数：1

隐层节点数：m=sqrt(n+l)+a

(n为输入层节点数，l为输出层节点数，a为1~10之间的常数)

%导入训练样本的数据

data=load(‘data.txt’);

p=data(:,1:4)‘; %输入量

t=data(:,5)‘; %输出量

%数据归一化到[-1 +1]

[pn,ps] = mapminmax(p);

%导入测试样本的数据

testdata=load(‘testdata.txt’);

p_test=testdata(:,1:4)‘; %输入量

t_test=testdata(:,5)‘; %输出量

%数据归一化到[-1 +1]

[pn_test,ps] = mapminmax(p_test);

1.数据预处理：

data.txt中有90组数据，作为训练样本；testdata.txt中有60组数据

，作为测试样本。

基于神经网络的数据分类

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