基于PNN神经网络的数据分类实现（Matlab）

基于PNN神经网络的数据分类实现（Matlab）

神经网络是一种强大的机器学习模型，可以用于解决各种分类和回归问题。其中，概率神经网络（Probabilistic Neural Network，PNN）是一种常用的神经网络模型，特别适用于分类问题。在本文中，我们将使用Matlab实现基于PNN神经网络的数据分类，并提供相应的源代码。

PNN神经网络是一种前向传播的神经网络，其主要特点是采用了概率密度函数（Probability Density Function，PDF）来表示样本的概率分布。PNN的训练过程包括两个阶段：模式向量训练和模式分类。接下来，我们将详细介绍如何使用Matlab实现这两个阶段。

首先，我们需要加载数据集并进行预处理。这里我们假设已经有一个包含训练数据和对应标签的数据集。可以使用Matlab中的csvread函数加载CSV格式的数据集文件，然后将数据集分为训练集和测试集。

data = csvread('dataset.csv');
X = d