%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 读取数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 分析数据
num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数(Excel最后一列放类别)
num_res = size(res, 1); % 样本数(每一行,是一个样本)
num_size = 0.7; % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :); % 打乱数据集(不打乱数据时,注释该行)
flag_conusion = 1; % 标志位为1,打开混淆矩阵(要求2018版本及以上)
%% 设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];
%% 划分数据集
for i = 1 : num_class
mid_res = res((res(:, end) == i), :); % 循环取出不同类别的样本
mid_size = size(mid_res, 1); % 得到不同类别样本个数
mid_tiran = round(num_size * mid_size); % 得到该类别的训练样本个数
P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)]; % 训练集输入
T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)]; % 训练集输出
P_test = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)]; % 测试集输入
T_test = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)]; % 测试集输出
end
%% 数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';
%% 得到训练集和测试样本个数
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test , 2);
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test = ind2vec(T_test );
%% 建立模型
num_hidden = 4; % 隐藏层节点个数
net = newff(p_train, t_train, num_hidden);
%% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 1000; % 最大迭代次数
net.trainParam.goal = 1e-6; % 目标训练误差
net.trainParam.lr = 0.01; % 学习率
%% 训练网络
net = train(net, p_train, t_train);
%% 仿真测试
t_sim1 = sim(net, p_train);
t_sim2 = sim(net, p_test );
%% 数据反归一化
T_sim1 = vec2ind(t_sim1);
T_sim2 = vec2ind(t_sim2);
%% 性能评价
error1 = sum((T_sim1 == T_train))/M * 100 ;
error2 = sum((T_sim2 == T_test)) /N * 100 ;
%% 绘图
figure
plot(1: M, T_train, 'r-*', 1: M, T_sim1, 'b-o', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'训练集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error1) '%']};
title(string)
grid
figure
plot(1: N, T_test, 'r-*', 1: N, T_sim2, 'b-o', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'测试集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error2) '%']};
title(string)
grid
%% 混淆矩阵
if flag_conusion == 1
figure
cm = confusionchart(T_train, T_sim1);
cm.Title = 'Confusion Matrix for Train Data';
cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
cm.RowSummary = 'row-normalized';
figure
cm = confusionchart(T_test, T_sim2);
cm.Title = 'Confusion Matrix for Test Data';
cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
cm.RowSummary = 'row-normalized';
end
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温馨提示
基于BP神经网络的数据分类matlab程序。 matlabR2020编写,可绘制出训练集及测试集结果图及各自混淆矩阵。 BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是应用最广泛的神经网络模型之一。 基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行,而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传播时,输入信号通过隐含层作用于输出节点,经过非线性变换,产生输出信号,若实际输出与期望输出不相符,则转入误差的反向传播过程。误差反传是将输出误差通过隐含层向输入层逐层反传,并将误差分摊给各层所有单元,以从各层获得的误差信号作为调整各单元权值的依据。通过调整输入节点与隐层节点的联接强度和隐层节点与输出节点的联接强度以及阈值,使误差沿梯度方向下降,经过反复学习训练,确定与最小误差相对应的网络参数(权值和阈值),训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息,自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。
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