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：

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。
" P$ T  o+ ^& b& i+ d  r1 J
  T; f" B. V( A3 I( W) P3. 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。
- U8 F& F. M; I' w# `9 G7 }4 O5 Y
* e/ [1 C) ^. N& S4. 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。

2 ^- q6 _* S, k* \7 W& \' ?7 I( {  H5. 在测试集上对训练好的网络进行仿真测试，得到分类结果。
" j$ }; l7 W% Y. Y
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。
! C' |2 K4 P- a
* }! N. V# q. X* Q# \8 F' q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。
, o1 }: t- V. ^1 n. D+ {; Z+ V: q. |

) u/ p6 t0 P$ _- L) O/ F; I' X: |* r
, }9 z& W" _. {! c9 \