神经网络与支持向量机在人体健康与非健康数据识别中的比较分析

神经网络与支持向量机在人体健康与非健康数据识别中的比较分析

神经网络是一种强大的机器学习模型，以其在各种任务上的出色性能而闻名。与此同时，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是另一种广泛应用于分类和回归问题的监督学习方法。在本文中，我们将比较多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）神经网络、广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network，GRNN）、支持向量机和深度学习神经网络在人体健康与非健康数据识别方面的性能和应用。

1. 数据集介绍

在本文中，我们使用Matlab编程语言来实现和比较这些模型。我们将使用一个包含人体健康和非健康数据的数据集，以展示这些模型在医疗诊断中的应用。数据集应包含一组特征向量和相应的标签（健康或非健康）。

2. MLP神经网络

多层感知器（MLP）是一种前馈神经网络，其由输入层、隐藏层和输出层组成。MLP通过训练来学习特征之间的复杂关系，并将其映射到相应的输出类别。在Matlab中，我们可以使用Neural Network Toolbox来构建和训练MLP模型。

以下是使用Matlab实现MLP神经网络的示例代码：

% 数据准备
load(