交叉验证选择最佳神经元个数，训练LVQ神经网络

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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：

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。

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。

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。
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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。
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