交叉验证选择最佳神经元个数，训练LVQ神经网络

2744557306

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：

) L0 N7 q7 x) Z1 [( y+ S/ m1. 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。
/ f% }, G5 H' z' J" `
2. 对数据进行预处理，提取出特征和目标类别。

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。
2 w  {  X5 @/ G0 b# 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。

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。
. _% E3 ^9 W4 m0 f, i  |3 a
# F1 V* u4 T- A5 S& y: U6 y: j6. 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。

/ P+ x: c+ \/ d' N8 v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。

9 P. K, D2 p' ?

- M+ ^3 I4 f; w