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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:
7 `7 ]( @# U6 x) ?4 ^6 A% l7 Z+ r. Z1 ^& D+ X
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。
& N' Q; i0 V9 @; R' V; P2 L! \. t4 _1 g; u
2. 对数据进行预处理,提取出特征和目标类别。$ \' a; N. J! f
- e3 H0 O' R5 i) h
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。: S; F. T# K! ?2 |- b, A1 E4 s! h
4 l, A/ \% B$ G9 ^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。
& i _' l0 q* ^
/ o1 _" W# C: p/ Z0 f$ Z" Q5. 在测试集上对训练好的网络进行仿真测试,得到分类结果。
2 \/ Z/ F- Z3 C" x& }
5 \5 P8 D/ M, [# v. i6. 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。- W( N9 g: ~" t4 b
8 t, j1 c* i4 _' G: e4 q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。
* q& Q. E, x0 i- ]3 n) k8 {, q: b$ w' R( u( P
# k, z( x9 r* ~2 @3 E0 L
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