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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：
5 B9 k6 [7 Q# J4 Q7 c/ [/ H! _$ E% a7 ~, }3 M
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。
1 K0 |! ~7 O/ i8 x0 {
7 Y. v) Y$ j" n* s9 m2 ]2. 对数据进行预处理，提取出特征和目标类别。
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5 a1 o( V+ t. E' q7 Z3. 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。  l  g4 `0 \: L2 u' f5 r
4 m* r# E6 G, u- I( m
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。
$ q$ S9 m5 y& h
; f. K6 S& W9 @# p9 c4 W! A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。( Q1 J9 z8 \' I( f) y* {
% z) p6 M  f8 N

/ H1 K  E! O6 A3 F1 O6 G- A1 r% [
- Q" Y5 N, Y* z. d

data.mat

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crossvalidation_lvq.m

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