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本文介绍了如何使用Matlab基于卷积神经网络（CNN）对鸢尾花数据集进行多分类预测。内容包括算法简介、数据集说明、数据替换方法，以及训练过程中的进度图、网络分析图、混淆矩阵和对比结果展示。
【Matlab】基于卷积神经网络CNN实现多分类预测（Excel可直接替换数据）
1.算法简介
卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Network）是一种特殊的人工神经网络，它可以有效地处理图像等二维数据12。它的主要特点是使用卷积层来提取局部特征，使用池化层来降低维度和增加不变性，使用全连接层来进行分类或回归34。CNN在计算机视觉领域有广泛的应用，如图像分类、目标检测、图像分割等5。
2.测试数据集
- ris 鸢尾花数据集内包含 3 种类别，分别为山鸢尾（Iris-setosa）、变色鸢尾（Iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica）。
- 数据集共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录有花萼长度、花萼宽度、花瓣长度
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