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 f/ h1 D6 d4 k/ s% s% G9 n2 n- u1. 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。

' C+ m0 n, X! s' H, ?; D2. 对数据进行预处理，提取出特征和目标类别。
$ Q+ t$ [/ K- L) p% {; J* K
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。
/ C8 H. r& q/ b
4 U6 C; E6 ]) W3 H- E5. 在测试集上对训练好的网络进行仿真测试，得到分类结果。
& I5 v5 u0 H+ a% ]% e) c4 m
% H. g# U+ z/ G9 c! q" D+ |7 L6. 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。
  i% A. o5 C5 E- P, U$ l
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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