分类预测 | Matlab实现PNN概率神经网络多特征分类预测
分类预测 | Matlab实现PNN概率神经网络多特征分类预测
目录
- 分类预测 | Matlab实现PNN概率神经网络多特征分类预测
- 分类效果
- 代码功能
- 算法流程
- 程序设计
- 参考资料
分类效果
代码功能
该代码实现了一个基于**概率神经网络(PNN)**的多分类任务,核心功能如下:
-
数据预处理
- 读取Excel数据(
data.xlsx
),最后一列为类别标签,其余为特征。 - 随机打乱数据集,按类别分层划分训练集(70%)和测试集(30%)。
- 对输入特征进行归一化(范围[0,1]),标签通过
ind2vec
转换为向量形式,适配PNN输出格式。
- 读取Excel数据(
-
模型构建与预测
- 使用
newpnn
函数直接构建PNN模型,设置Spread参数为0.1(控制分类平滑度)。
- 使用