1.26、基于概率神经网络(PNN)的分类(matlab)

1、基于概率神经网络(PNN)的分类简介

PNN（Probabilistic Neural Network，概率神经网络）是一种基于概率论的神经网络模型，主要用于解决分类问题。PNN最早由马科夫斯基和马西金在1993年提出，是一种非常有效的分类算法。

PNN的原理可以简单概括为以下几个步骤：

1. 数据输入层：将输入的样本数据分别输入到模型中。
2. 模式层：对每个输入数据进行模式匹配，计算其与指定类别之间的相似度得分。
3. 模式比较层：将所有类别的相似度得分进行比较，找到得分最高的类别作为最终分类结果。

PNN具有以下特点：

1. 高效性：PNN的训练速度较快，且在实际应用中表现出较高的分类准确率。
2. 鲁棒性：PNN对噪声和异常值具有较强的鲁棒性，能够有效处理复杂的分类问题。
3. 容易解释：PNN的结果可以直观地解释，使得用户可以更好地理解模型的分类依据。

总的来说，PNN是一种非常有效的分类算法，适用于各种不同领域的分类问题，如图像识别、文本分类等。

2、基于概率神经网络(PNN)的分类说明及关键函数

1）说明

此处有三个二元输入向量 X 和它们相关联的类 Tc。
创建 y 概率神经网络，对这些向量正确分类。

2）重要函数

newpnn()函数：<