基于BP神经网络的数据分类预测：Matlab代码实战

基于BP神经网络的数据分类预测 matlab 代码这段程序是一个简单的神经网络模型，用于分类任务。下面我将对程序进行详细分析和解释。首先，程序开始时清空环境变量、关闭报警信息、关闭图窗、清空变量和命令行。这些操作是为了确保程序运行时的环境干净。接下来，程序读取名为"数据集.xlsx"的Excel文件中的数据，并将数据存储在变量"res"中。然后，程序通过统计"res"中的类别数和样本数，计算出训练集和测试集的划分比例。默认情况下，训练集占数据集的70%。接着，程序根据类别将数据集划分为训练集和测试集。对于每个类别，根据划分比例，将相应数量的样本分配给训练集和测试集。然后，程序对训练集和测试集进行数据转置，以便后续处理。接下来，程序对训练集和测试集进行数据归一化处理。使用mapminmax函数将输入数据映射到0到1的范围内，以便更好地进行神经网络训练。然后，程序定义了一些超参数，包括最大训练次数、学习率和隐藏层节点数。接下来，程序开始进行模型训练。调用net_train函数，传入训练集数据、训练集标签、隐藏层节点数、学习率和最大训练次数。net_train函数会返回训练好的神经网络模型和损失函数值。然后，程序使用训练好的模型对训练集和测试集进行预测。调用net_sim函数，传入训练集和测试集数据以及训练好的模型。net_sim函数会返回预测结果。接下来，程序对预测结果进行反归一化处理，将预测结果转换为类别标签。然后，程序计算训练集和测试集的准确率。接着，程序绘制了训练集和测试集的预测结果对比图。图中包含真实值和预测值，以及准确率的显示。然后，程序根据标志位判断是否绘制混淆矩阵。如果标志位为1，则绘制训练集和测试集的混淆矩阵。接下来，程序绘制了损失函数的曲线图，用于显示训练过程中损失函数的变化情况。最后，程序结束。总结起来，这段程序主要是一个简单的神经网络模型，用于分类任务。它读取数据集，划分训练集和测试集，对数据进行归一化处理，定义超参数，进行模型训练和预测，计算准确率，绘制预测结果对比图和损失函数曲线图。它涉及到的知识点包括神经网络、数据处理、数据归一化和性能评价等。

在数据科学和机器学习领域，BP神经网络是一种常用的分类预测工具。今天咱们就来详细看看一段基于BP神经网络进行数据分类预测的Matlab代码，顺便深入分析分析它。

代码环境准备

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clear all; % 清空环境变量
warning off; % 关闭报警信息
close all; % 关闭图窗
clc; % 清空命令行

这段代码就是在给程序运行创造一个"干净"的环境。想象一下，要是环境里乱七八糟的，之前的变量、图窗啥的还在，说不定就会干扰新程序的运行。所以清空环境变量、关闭报警信息、图窗和清空命令行，能让程序轻装上阵。

数据读取

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res = xlsread('数据集.xlsx');

这里使用xlsread函数读取名为"数据集.xlsx"的Excel文件，把里面的数据存到变量res中。就好像我们把一本书里的内容都拿到手上，准备开始研究一样。

数据集划分

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classes = unique(res(:, end)); % 统计类别数
num_classes = length(classes); % 类别数量
num_samples = size(res, 1); % 样本数量
train_ratio = 0.7; % 训练集比例
train_size = floor(train_ratio * num_samples); % 训练集大小
test_size = num_samples - train_size; % 测试集大小

train_data = [];
test_data = [];
for i = 1:num_classes
    class_data = res(res(:, end) == classes(i), :);
    class_train_size = floor(train_ratio * size(class_data, 1));
    train_data = [train_data; class_data(1:class_train_size, :)];
    test_data = [test_data; class_data(class_train_size + 1:end, :)];
end

先统计数据集中的类别数和样本数，然后默认把70%的数据作为训练集，剩下的作为测试集。这里按类别划分数据集很重要，这样能保证每个类别在训练集和测试集中都有合适的比例，避免出现某个类别在训练集或测试集中缺失的情况。

数据转置和归一化

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train_data = train_data';
test_data = test_data';

[train_input, ps] = mapminmax(train_data(1:end - 1, :));
test_input = mapminmax('apply', test_data(1:end - 1, :), ps);
train_target = train_data(end, :);
test_target = test_data(end, :);

把训练集和测试集的数据转置一下，方便后续处理。然后使用mapminmax函数对输入数据进行归一化，把数据映射到0到1的范围内。归一化能让数据的特征处于同一量级，这样神经网络在训练时能更快收敛，效果也更好。

超参数定义

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max_epoch = 100; % 最大训练次数
learning_rate = 0.1; % 学习率
hidden_nodes = 10; % 隐藏层节点数

这里定义了几个重要的超参数。最大训练次数就像是规定了学习的总时长，学习率决定了每次学习前进的"步子"大小，隐藏层节点数则影响着神经网络的复杂度和学习能力。

模型训练

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[net, loss] = net_train(train_input, train_target, hidden_nodes, learning_rate, max_epoch);

调用net_train函数进行模型训练，这个函数会返回训练好的神经网络模型和损失函数值。训练的过程就像是让神经网络不断学习数据中的模式和规律。

模型预测

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train_pred = net_sim(train_input, net);
test_pred = net_sim(test_input, net);

使用训练好的模型对训练集和测试集进行预测，调用net_sim函数，它会根据输入数据和模型给出预测结果。

反归一化和准确率计算

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train_pred = round(train_pred);
test_pred = round(test_pred);

train_accuracy = sum(train_pred == train_target) / length(train_target);
test_accuracy = sum(test_pred == test_target) / length(test_target);

对预测结果进行反归一化，把预测结果转换为类别标签。然后计算训练集和测试集的准确率，看看模型在训练数据和测试数据上的表现怎么样。

结果可视化

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figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(train_target, 'b', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(train_pred, 'r--', 'LineWidth', 1.5);
title(['训练集预测结果对比，准确率: ', num2str(train_accuracy * 100), '%']);
legend('真实值', '预测值');

subplot(2, 1, 2);
plot(test_target, 'b', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(test_pred, 'r--', 'LineWidth', 1.5);
title(['测试集预测结果对比，准确率: ', num2str(test_accuracy * 100), '%']);
legend('真实值', '预测值');

if flag == 1
    figure;
    subplot(2, 1, 1);
    confusionchart(train_target', train_pred');
    title('训练集混淆矩阵');
    
    subplot(2, 1, 2);
    confusionchart(test_target', test_pred');
    title('测试集混淆矩阵');
end

figure;
plot(loss);
title('损失函数曲线');

绘制训练集和测试集的预测结果对比图，能直观地看到真实值和预测值的差异。如果标志位flag为1，还会绘制混淆矩阵，混淆矩阵可以帮助我们分析模型在各个类别上的分类情况。最后绘制损失函数的曲线图，从图中可以看到训练过程中损失函数的变化，了解模型的训练效果。

总的来说，这段代码实现了一个简单的BP神经网络分类预测模型。它涵盖了数据读取、划分、归一化、模型训练、预测、准确率计算和结果可视化等多个步骤，涉及到神经网络、数据处理、数据归一化和性能评价等多个知识点。通过这段代码，我们可以初步了解如何使用BP神经网络进行数据分类预测。