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标题: 交叉验证选择最佳神经元个数，训练LVQ神经网络 [打印本页]
作者: 2744557306    时间: 2024-5-22 10:33
标题: 交叉验证选择最佳神经元个数，训练LVQ神经网络
一个利用LVQ神经网络进行乳腺肿瘤诊断的实例。下面是代码的详细解释：  e* k3 H% r! d( P

  X! Y+ z2 y5 {2 ]1. 首先清空环境变量、导入数据、随机化数据集顺序，并将数据集分成训练集和测试集。
% @! h+ }( Q  h* A6 @3 D0 Q3 w8 r/ H" d$ O/ a9 n
2. 对数据进行预处理，提取出特征和目标类别。! d5 W' s$ W3 y* G' S
+ _% P9 q8 w8 M3 n5 P6 B
3. 使用交叉验证方法（K-fold交叉验证）确定最佳神经元个数。循环遍历不同的神经元数量（从10到30），在每次循环中训练LVQ网络并计算在验证集上的分类错误率，寻找最小的错误率对应的最佳神经元个数。/ E2 [' h' m) z4 r  p; U4 I
: V7 h' x) ^& p7 r( e4 q8 u
4. 创建具有最佳神经元数量的LVQ网络模型，设置网络参数，并用训练集数据进行训练。
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5. 在测试集上对训练好的网络进行仿真测试，得到分类结果。
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6. 计算并显示结果，包括病例总数、训练集和验证集中良性和恶性肿瘤个数，测试集中病例总数和分类结果，以及良性和恶性肿瘤的确诊率、误诊率等指标。+ J5 s+ L2 [& o$ I, @

/ \% I6 A4 o4 v& C+ O+ b( G$ T总的来说，该代码通过交叉验证选择最佳神经元个数，训练LVQ神经网络，并在测试集上进行分类预测，最后展示不同数据集中的结果指标和诊断情况。
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data.mat

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crossvalidation_lvq.m

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