基于BP神经网络的数据分类预测
matlab 代码
这段程序是一个简单的神经网络模型，用于分类任务。下面我将对程序进行详细分析和解释。
首先，程序开始时清空环境变量、关闭报警信息、关闭图窗、清空变量和命令行。这些操作是为了确保程序运行时的环境干净。
接下来，程序读取名为"数据集.xlsx"的Excel文件中的数据，并将数据存储在变量"res"中。
然后，程序通过统计"res"中的类别数和样本数，计算出训练集和测试集的划分比例。默认情况下，训练集占数据集的70%。
接着，程序根据类别将数据集划分为训练集和测试集。对于每个类别，根据划分比例，将相应数量的样本分配给训练集和测试集。
然后，程序对训练集和测试集进行数据转置，以便后续处理。
接下来，程序对训练集和测试集进行数据归一化处理。使用mapminmax函数将输入数据映射到0到1的范围内，以便更好地进行神经网络训练。
然后，程序定义了一些超参数，包括最大训练次数、学习率和隐藏层节点数。
接下来，程序开始进行模型训练。调用net_train函数，传入训练集数据、训练集标签、隐藏层节点数、学习率和最大训练次数。net_train函数会返回训练好的神经网络模型和损失函数值。
然后，程序使用训练好的模型对训练集和测试集进行预测。调用net_sim函数，传入训练集和测试集数据以及训练好的模型。net_sim函数会返回预测结果。
接下来，程序对预测结果进行反归一化处理，将预测结果转换为类别标签。
然后，程序计算训练集和测试集的准确率。
接着，程序绘制了训练集和测试集的预测结果对比图。图中包含真实值和预测值，以及准确率的显示。
然后，程序根据标志位判断是否绘制混淆矩阵。如果标志位为1，则绘制训练集和测试集的混淆矩阵。
接下来，程序绘制了损失函数的曲线图，用于显示训练过程中损失函数的变化情况。
最后，程序结束。
总结起来，这段程序主要是一个简单的神经网络模型，用于分类任务。它读取数据集，划分训练集和测试集，对数据进行归一化处理，定义超参数，进行模型训练和预测，计算准确率，绘制预测结果对比图和损失函数曲线图。它涉及到的知识点包括神经网络、数据处理、数据归一化和性能评价等。
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