基于神经网络的模式分类算法在Matlab中的实现

基于神经网络的模式分类算法在Matlab中的实现

神经网络是一种强大的机器学习工具，广泛应用于模式分类和识别任务。在本文中，我们将使用Matlab来实现基于BP（反向传播）神经网络的模式分类算法。我们将介绍BP神经网络的原理，然后给出Matlab代码实现的步骤。

1. 准备数据集
   在开始之前，我们需要准备一个用于模式分类的数据集。数据集应包含输入特征和相应的类别标签。我们假设数据集存储在一个名为"dataset.mat"的Matlab文件中，其中包含两个变量：X和Y。X是一个大小为[m × n]的矩阵，表示m个样本的n个特征。Y是一个大小为[m × 1]的向量，表示每个样本的类别标签。

2. 初始化神经网络
   在Matlab中，我们可以使用"newff"函数来创建一个新的前馈神经网络。以下是初始化神经网络的代码：

   net = newff(X', Y', [hidden_units