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：
- p4 k( H7 _! B
- k+ w5 b! x; @  p& ~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。
8 k8 |+ Y* O! o( d; B$ n  |8 X
! I$ U5 L* \7 F9 X1 b# V0 \) e2. 对数据进行预处理，提取出特征和目标类别。
* T2 O) D1 z0 \7 e, l2 j8 }( f
4 N& h4 h$ g0 j2 H3. 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 c' l% b9 B7 x( \# Q; |
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。
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# |' v4 M4 M* S  P6. 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。

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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