【MATLAB分类算法教程】_4卷积神经网络CNN分类MATLAB代码

CJ-leaf

于 2024-05-06 20:54:50 发布

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分类专栏： MATLAB高级编程与算法应用分类模型及优化文章标签： matlab 分类 cnn 卷积神经网络分类代码

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本文提供了一个详细的MATLAB卷积神经网络（CNN）分类代码示例，适用于5个特征和5个类别的数据。代码包含详细注释，并提示用户根据自己的数据和需求进行适当调整。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1. 简介

以下是一个简单的CNN神经网络分类MATLAB代码示例，代码注释详细。代码是五个特征，五个标签(类型)，直接运行成功。购买博文的用户需要根据实际数据和需求对代码进行调整。例如，可以调整数据处理部分以适应你的数据格式和大小，更改网络结构以及训练参数选项。

2. MATLAB实现的CNN分类代码（5特征5分类示例）

% 导入数据
% data.mat文件中包括X（特征）和Y（标签）
load('data.mat');

% 将数据分为训练集和测试集
trainRatio = 0.8; % 80%的数据用于训练
testRatio = 1 - trainRatio;
numSamples = size(X, 1);
numTrain = round(trainRatio * numSamples);
trainX = X(1:numTrain, :);
trainY = Y(1:numTrain, :);
testX = X(numTrain+1:end, :);
testY = Y(numTrain+1:end, :);

% 定义CNN模型
layers = [
    imageInputLayer([1 5 1]) % 输入层
    conv

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