用 Matlab 实现 GRNN 神经网络

用 Matlab 实现 GRNN 神经网络

GRNN（General Regression Neural Network）神经网络是一种被广泛应用于函数拟合问题的机器学习算法。本文将介绍如何使用 Matlab 实现 GRNN 神经网络，并提供相应的源代码。

数据集准备

首先，我们需要准备一个用于训练和测试的数据集。在本文中，我们将使用 Matlab 自带的鸢尾花数据集作为示例。该数据集包含 150 条记录，每条记录包括四个特征值和一个类别标签。

加载数据集：

load fisheriris
x = meas’; % 特征值
t = dummyvar(categorical(species))'; % 类别标签

其中，meas 和 species 分别为鸢尾花数据集的特征值和目标变量。

建立模型

接下来，我们可以使用 Matlab 自带的 newgrnn 函数创建 GRNN 神经网络模型。

model = newgrnn(x, t);

其中，x 和 t 分别为数据集中的输入和输出。

模型训练

使用 train 函数对模型进行训练，train 函数将自动将数据集分成训练集和测试集，并返回训练误差。

[model, tr] = train(model, x, t);

其中，tr 包含训练误差和测试误差两个字段，分别表示训练集和测试集的误差。

模型预测

使用模型对测试集进行预测，并计算预测准确率。

y = model(x(:, tr.testInd));
[~, predict] =