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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：
; G3 v9 `) h8 j: B! `
3 Z# W  }. i7 P7 D* R1. 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。' @6 L+ `8 H( [, s' Q
' \2 k% [1 ]+ Y3 H8 N) k
2. 对数据进行预处理，提取出特征和目标类别。
- h: z1 @5 _8 V  x
6 p0 D% q* a2 N2 C; e8 u3. 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。
: R( e! E; i; H; h( |; I4 l: [. f, F1 z' G* O
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。
9 l4 C! q- ^& O4 C6 q& D
" f. m1 x; K* T6 l+ m5. 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 u( W- R  ^2 a" h# d9 |, F
0 g- {6 o2 R! f8 M0 @, l  f& q7 c
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。
1 [% Y( H8 ^6 C0 P6 o3 N+ b5 y( k$ v8 ?  q* h# M
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。
" T2 d# i* N* m; e- p: J: v0 y8 G; w2 P6 s0 m4 [$ \3 T' \0 C; @

& W8 u) R& ~  M, D, L" `! @4 v8 |2 \2 I. l( _4 m, {

data.mat

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crossvalidation_lvq.m

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