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本文小编为大家详细介绍“matlab如何实现神经网络的分类”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“matlab如何实现神经网络的分类”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。
创新互联公司拥有十多年成都网站建设工作经验,为各大企业提供网站设计、成都做网站服务，对于网页设计、PC网站建设（电脑版网站建设）、app软件开发公司、wap网站建设（手机版网站建设）、程序开发、网站优化（SEO优化）、微网站、域名与空间等，凭借多年来在互联网的打拼，我们在互联网网站建设行业积累了很多网站制作、网站设计、网络营销经验，集策划、开发、设计、营销、管理等网站化运作于一体，具备承接各种规模类型的网站建设项目的能力。
%% 清空环境变量
clear
clc
%% 训练集/测试集产生
% 导入数据
load water_data.mat
% 数据归一化
attributes = mapminmax(attributes);
% 训练集——35个样本
P_train = attributes(:,1:35);
T_train = classes(:,1:35);
% 测试集——4个样本
P_test = attributes(:,36:end);
T_test = classes(:,36:end);
%% 竞争神经网络创建、训练及仿真测试
% 创建网络
net = competlayer(4);
% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 500;
% 训练网络
net = train(net,P_train);
% 仿真测试
% 训练集
t_sim_compet_1 = sim(net,P_train);
T_sim_compet_1 = vec2ind(t_sim_compet_1);
% 测试集
t_sim_compet_2 = sim(net,P_test);
T_sim_compet_2 = vec2ind(t_sim_compet_2);
%% SOFM神经网络创建、训练及仿真测试
% 创建网络
net = selforgmap([4 4]);
% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 200;
% 训练网络
net = train(net,P_train);
% 仿真测试
% 训练集
t_sim_sofm_1 = sim(net,P_train);
T_sim_sofm_1 = vec2ind(t_sim_sofm_1);
% 测试集
t_sim_sofm_2 = sim(net,P_test);
T_sim_sofm_2 = vec2ind(t_sim_sofm_2);
%% 网络神经元分布情况
% 查看网络拓扑学结构
figure
plotsomtop(net)
% 查看临近神经元直接的距离情况
figure
plotsomnd(net)
% 查看每个神经元的分类情况
figure
plotsomhits(net,P_train)
%% 结果对比
% 竞争神经网络
result_compet_1 = [T_train' T_sim_compet_1']
result_compet_2 = [T_test' T_sim_compet_2']
% SOFM神经网络
result_sofm_1 = [T_train' T_sim_sofm_1']
result_sofm_2 = [T_test' T_sim_sofm_2']
读到这里，这篇“matlab如何实现神经网络的分类”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
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