lyf1124 于 2021-03-03 16:48:18 发布BP神经网络鸾尾花(Iris)数据改进代码记录。
一、源代码
网上鸾尾花数据的bp代码很多，最初参考的 鸾尾花代码 大多都一致，将数据人工分为两类：测试集、训练集，每一类75组数据。实际测试过程中感觉不好用，问题如下：
1、调用函数太老。newff函数早已被官方舍弃，改用feedforwardnet
1、net = newff(minmax(input),[10 3],{ 'logsig' 'purelin' },'traingdx'); 12
2、训练数据和测试数据人为分开存放，不利于大量数据统一操作。
1、 % Step1：读取数据。采用textread函数读取文本数据 [f1, f2, f3, f4, class] = textread('trainData.txt','%f%f%f%f%f',75); 2、 % Step7：读取测试数据，并将数据归一化。 [t1 t2 t3 t4 c] = textread('testData.txt','%f%f%f%f%f',75); 123456
二、改进
改进之处有以下几点：
数据可以分为三类 ：训练集、验证集、测试集，考虑到150组鸾尾花数据有点少，分类标准为(0.8,0.2,0),验证集与测试集合并占0.2；1、%将数据分为三类，训练集、验证集、测试集 [trainsample,valsamplet,testsample] =dividerand(all,0.8,0.2,0); 2、%分开训练集的输入和输出数据，取前四行作为输入数据，后三行为输出数据 trainsample_input1234
