使用LVQ（Learning Vector Quantization）神经网络对乳腺肿瘤数据集进行分类预测

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.82)]使用LVQ（Learning Vector Quantization）神经网络对乳腺肿瘤数据集进行分类预测。下面是对代码的终结性解释：

• 首先，清空环境变量，导入数据并对数据集进行随机排列，将其分为训练集和测试集。
• 对训练集和测试集进行数据预处理，将特征和目标类别提取出来。
• 创建LVQ神经网络模型，设置网络参数，包括输入特征的范围、原型向量数量、各类别样本比例、学习率等。
• 使用训练集训练LVQ网络，训练参数包括迭代次数、显示频率、学习率和训练目标误差等。
• 对测试集进行仿真测试，得到分类预测结果。
• 计算预测结果的指标，比如分类正确的良性和恶性肿瘤个数，以及总体的混淆矩阵。
• 最后输出各种指标结果，包括病例总数、训练集和测试集中良性和恶性病例数，以及良性和恶性肿瘤的确诊率和误诊率等信息。
  
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[color=rgba(0, 0, 0, 0.82)]综合来看，该代码实现了一个简单的LVQ神经网络分类器，用于对乳腺肿瘤数据进行良性和恶性的分类预测，并输出了相关的分类结果指标

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