判别分析的神经网络应用实例

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1、判别分析的神经网络应用实例判别分析的神经网络应用实例【转】1.原题目已知数据P和分类T，试作一判别分析程序。该题目可用多种方法完成，下面就神经网络在判别分析的应用来分析该题2.概率分类神经网络2.1源程序functiongl(P,T)closeallclc%P为输入矢量P=[6.6391.06.060.1220;6.6391.06.0120.1220;6.1471.06.060.0812;6.1471.06.0120.0812;8.4322.07.5190.3575;7.261.07.0280.3030;8.41133.56.0180

2、.1575;7.5521.06.0120.1640;7.5523.57.560.1640;8.31130.07.5350.12180;7.81721.03.5140.2145;7.81721.53.0150.2145;8.4321.05.040.3575;8.4322.09.0100.3575;8.4322.54.0100.3575;6.3114.57.530.2015;7.084.54.590.2530;7.086.07.540.2530;7.081.56.010.2530;8.31611.54.040.0870;8.31610.5

3、2.510.0870;7.263.54.0120.3030;7.261.03.030.3030;7.261.06.050.3030;5.562.53.070.1818;8.41133.54.580.1575;7.5521.06.060.1640;7.5521.07.580.1640;8.3970.06.050.15180;8.3972.56.050.15180;8.3890.06.0100.16180;8.3561.56.0130.25180;7.81721.03.560.2145;7.82331.04.560.1845]';%T为目

4、标矢量T1=[1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2]';%将下标矩阵变为单值矢量组作为网络的目标输出T=ind2vec(T1);%设计概率神经网络sp=1;%扩展常熟net=newpnn(P,T,sp);%对网络进行仿真，并画出分类结果Y=sim(net,P);%将单位矢量转化为下标矢量Y1=vec2ind(Y);%引入新的数据点p=[6.6391.06.060.1220;6.6391.06.0120.1220;6.1471.06.060

5、.0812;6.1471.06.0120.0812;8.4322.07.5190.3575;7.261.07.0280.3030;8.41133.56.0180.1575;7.5521.06.0120.1640;7.5523.57.560.1640;8.31130.07.5350.12180;7.81721.03.5140.2145;7.81721.53.0150.2145;8.4321.05.040.3575;8.4322.09.0100.3575;8.4322.54.0100.3575;6.3114.57.530.2015;7.0

6、84.54.590.2530;7.086.07.540.2530;7.081.56.010.2530;8.31611.54.040.0870;8.31610.52.510.0870;7.263.54.0120.3030;7.261.03.030.3030;7.261.06.050.3030;5.562.53.070.1818;8.41133.54.580.1575;7.5521.06.060.1640;7.5521.07.580.1640;8.3970.06.050.15180;8.3972.56.050.15180;8.3890.0

7、6.0100.16180;8.3561.56.0130.25180;7.81721.03.560.2145;7.82331.04.560.1845]';t=[1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;2]';y=sim(net,p);a=vec2ind(y)%返回检验正确率[m,n]=size(t);r=0;fori=1:nifa(i)==t(i)r=r+1;endendrightpersent=r/n2.2运行结果Columns1through

8、1111111111111Columns12through2212222222222Columns23through3322222222222Column342rightpersent=12.3结果分析回判正确率为100