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] =