数学建模社区-数学中国

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：
1 C  c; v! U* _- h" H; r$ E! t3 r( z1 N9 N! _/ O; Z! g1 b
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。
8 \* ^. I% l) x" z4 y# F; T- e( B* P6 f  M( G  _" X
2. 对数据进行预处理，提取出特征和目标类别。& a% ]9 {* H0 X* i$ n# x, k* n

; S6 d6 g; _1 ^/ d8 G3. 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。% g, a3 c  k# @

" U5 `- H8 K# ?# X5 l2 Y) F4. 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。
& U% s% G# e; g- E9 B% Z7 @% p0 ]9 u4 Y
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。
' C4 `! Y/ g7 h9 g4 G$ g4 W6 l! Z0 D  ^1 j" _6 u$ O
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。( M% A1 b1 g' @0 U
$ Z' }, ~5 s! }2 ^* [/ \: F+ Q) O
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。& d2 c; T) I: n, K+ c- k  w0 J
2 E0 @1 t3 @8 ^6 m6 e9 B- d1 r
+ @8 A" N' }/ U3 X6 r! c

4 [; I1 \9 z5 _  L2 J  D7 h

data.mat

84.25 KB, 下载次数: 0, 下载积分: 体力 -2 点

crossvalidation_lvq.m

3.99 KB, 下载次数: 0, 下载积分: 体力 -2 点

售价: 2 点体力  [记录]  [购买]





欢迎光临 数学建模社区-数学中国 (http://www.madio.net/) Powered by Discuz! X2.5