使用LSTM网络实现数据分类预测与仿真分析

使用LSTM网络实现数据分类预测与仿真分析

LSTM（Long Short-Term Memory）网络是一种适用于处理序列数据的循环神经网络。它在信息传递过程中能够重点关注输入序列中的长期依赖关系，因此广泛应用于语音识别、自然语言处理、股票预测等领域。在本文中，我们将使用Matlab实现基于LSTM网络的数据分类预测功能，并进行相应的仿真分析。

首先，我们需要准备需要用到的数据集，本文使用UCI Machine Learning Repository提供的Iris数据集。该数据集包含三类鸢尾花，每类鸢尾花有50个样本，每个样本包含4个特征。我们需要将这些样本分为训练集和测试集，并对每个特征进行标准化处理，以确保各个特征对结果的影响相等。

data = load('iris_dataset.mat');
X = data