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！