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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：& R1 P. r3 M; c  l3 L, H/ E; @( }2 `

( y) P; g) B9 h0 W: s: h0 F- E1. 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。2 `% T5 O! {% ?% L5 T  b- A
; q8 n6 L" t" H, n% p/ D0 [
2. 对数据进行预处理，提取出特征和目标类别。
4 N: ?6 ?3 F: h6 W( I* o
( N: i& I5 [5 }4 ]9 @! H- q3. 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。
' W. w! [5 D: B( d) I+ u
, c/ L+ o5 L" {1 Q6 k5 A4. 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。
% V6 h- P2 C1 R( L( h) H8 T6 t% G4 ^# ?5 H  C  @
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。8 f/ D  c9 C3 I" I) _- ?: r5 G
2 `, }: ^  R8 q- W1 s& D8 `
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。
0 g7 K0 U( D+ s2 R1 \! M' H0 K% W! b- E
! H7 Z8 |+ `4 @, d2 |! r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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! P- h' {+ u/ o& p" i; X  V- y

& j0 E- p0 `1 V3 s, V: K  _  ^

data.mat

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crossvalidation_lvq.m

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