26、模式识别算法与工具应用详解

模式识别算法与工具应用详解

1. 多层神经网络模式识别

多层神经网络可用于模式识别。以下是一个使用多层神经网络实现模式识别的示例代码：

clear; clc;
[m,t] = iris_dataset;
x = m(3:4,:); % petal length and width
nn = patternnet(10);
nn = train(nn,x,t);
view(nn)
q = [4, 1.5]; % query point
y = round(nn(x)) % output from training set
Y = round(nn(q')) % output from query point
x = x';
load fisheriris;
gscatter (x(:,1), x(:,2), species);
hold on;
plot(q(1), q(2), 'ko');

此代码通过多层神经网络对鸢尾花数据集进行模式识别，使用花瓣长度和宽度作为特征，训练网络后对查询点进行预测。

2. 决策树分类器

决策树分类器是一种预测模型，将数据项的一组观察结果与该数据项可能的类别值相关联。构建决策树通常采用自顶向下的方法，从代表整个数据集的根节点开始，根据属性值的测试将数据集划分为子集。

以下是一个实现决策树分类器的示例代码：

clear; clc;
load fisheriris
X = meas(:,3:4);
C = fitctree(X, sp