【分类】基于PCA+Kmeans、PCA+LVQ、BP神经网络实现数据分类附matlab代码

简介: 【分类】基于PCA+Kmeans、PCA+LVQ、BP神经网络实现数据分类附matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

BP 神经网络是一种单向传播的多层前向网络, 它除了有一个输入层和一个输出层之外, 还有一层或多层的隐层, 同层节点中没有任何耦合。输入信号从输入层节点一次传过各隐层节点, 然后传到输出节点, 每一层节点的输出只影响下一层节点的输出。BP 神经网络具有的非线性映射能力保证其能够成功实现各种简单或复杂分类, 其并行结构加速了运算速度。另外, BP 神经网络将信息分布式存储于连结权系数中, 使网络具有较高的容错性和鲁棒性。因此在目前的人工神经网络的实际应用中, 绝大部分的神经网络模型是采用 BP 神经网络及它的变化形式 。然而, 由于 BP神经网络输出层的结点数只能限制在一个较小的取值范围, 因而基于 BP 神经网络的分类器所不得不面临的一个问题就是如何才能够做到分类的细致和多样性。LVQ 神经网络能够通过竞争性的隐层传递函数, 根据目标的类别将输入向量进行组合分类。该网络由两层组成, 第一层为竞争层, 第二层为线性层。竞争层能够学习对输入向量的分类;线性层将竞争层传来的分类信息转变成使用者所定义的类别 。LVQ 神经网络的优势在于:它不仅能够对线性输入数据进行分类,而且还能处理多维的 、甚至是含噪含干扰的数据量。实验已经证明, 只要在各个隐层存在足够的神经元, 那么目标输出的分类量将会得到相应的增加。

⛄ 部分代码

clear all;

close all

wine_data = xlsread('wine.xlsx');


method = 'PL';%PK:PCA & Kmeans  PL:PCA & LVQ  BP:BP Neural Network'

rate = 0.7;%训练集70%,测试集30%

N = 3;


total_cnt = size(wine_data,1);

train_cnt = round(total_cnt*rate);

test_cnt = total_cnt - train_cnt;


rand_idx = randperm(total_cnt);

train_idx = rand_idx(1:train_cnt);

test_idx = rand_idx(train_cnt+1:total_cnt);


train_data = wine_data(train_idx,2:size(wine_data,2));

train_class = wine_data(train_idx,1);

test_data = wine_data(test_idx,2:size(wine_data,2));

test_class = wine_data(test_idx,1);

dim = size(wine_data,2)-1;


%矩阵z-score标准化

train_SM = zeros(train_cnt,dim);

data_mean = mean(train_data);

data_std = std(train_data);

test_SM = zeros(test_cnt,dim);

for j = 1:dim

   train_SM(:,j) = (train_data(:,j) - data_mean(j)) / data_std(j);

   test_SM(:,j) = (test_data(:,j) - data_mean(j)) / data_std(j);

end



%三种方法

switch method

   case 'PK'

       [DS, com_num, PV, score] = PCA(train_SM, 0.66,'ShowFigure');

       %初始化聚类中心

       center_init = zeros(3,com_num);

       for i = 1:N

           center_init(i,:) = mean(score(train_class==i,:));

       end

       [center, train_flag, ~, ~] = Kmeans(score, N,center_init,'ShowFigure');%k-means聚类

       test_score = test_SM * PV;     %测试集的评分

       test_flag = findMinIdx(test_score, center);

       

   case 'PL'

       [DS, com_num, PV, score] = PCA(train_SM, 0.66,'ShowFigure');

       [pv,train_flag] = LVQ(score, train_class, [], (1:N)', 0.1, 1000,'ShowFigure');%LVQ

       test_flag = findMinIdx(test_SM*PV, pv);

       

   case 'BP'

       target = (train_class - 1) / 2;

       net = newff(train_SM',target',10,{'tansig','purelin'},'traingdx');

       net.divideFcn = '';

       net.trainParam.show = 50;

       net.trainParam.epochs = 1000;

       net.trainParam.goal = 0.001;

       net.trainParam.lr = 0.01;

       net = train(net,train_SM',target');

       

       out = sim(net,train_SM');

       train_flag = round(out*2+1)';

       out = sim(net,test_SM');

       test_flag = round(out*2+1)';

   otherwise

       fprintf('check method\n');

       return;

end


train_correct_cnt = sum(train_flag(:,1) == train_class(:,1));

train_accuracy = train_correct_cnt / train_cnt   %训练集准确率


test_correct_cnt = sum(test_flag(:,1) == test_class(:,1));

test_accuracy = test_correct_cnt / test_cnt   %训练集准确率


figure;

plot(1:test_cnt,test_class(:,1),'bo');

hold on;

plot(1:test_cnt,test_flag(:,1),'r*');

legend('实际测试集分类','预测测试集分类');

title([method,',准确率=',num2str(test_accuracy)])

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]钟淑瑛, 李陶深. 基于MATLAB的BP—LVQ神经网络组合分类模型[J]. 计算机技术与发展, 2006, 16(2):3.

⛳️ 完整代码

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料



相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法
基于改进遗传优化的BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于改进遗传优化的BP神经网络进行金融序列预测,使用MATLAB2022A实现。通过对比BP神经网络、遗传优化BP神经网络及改进遗传优化BP神经网络,展示了三者的误差和预测曲线差异。核心程序结合遗传算法(GA)与BP神经网络,利用GA优化BP网络的初始权重和阈值,提高预测精度。GA通过选择、交叉、变异操作迭代优化,防止局部收敛,增强模型对金融市场复杂性和不确定性的适应能力。
208 80
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,对比BP,RBF,LSTM
本项目基于MATLAB2022A,利用CNN卷积神经网络对金融数据进行预测,并与BP、RBF和LSTM网络对比。核心程序通过处理历史价格数据,训练并测试各模型,展示预测结果及误差分析。CNN通过卷积层捕捉局部特征,BP网络学习非线性映射,RBF网络进行局部逼近,LSTM解决长序列预测中的梯度问题。实验结果表明各模型在金融数据预测中的表现差异。
125 10
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法
基于遗传优化的双BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于遗传优化的双BP神经网络实现金融序列预测,使用MATLAB2022A进行仿真。算法通过两个初始学习率不同的BP神经网络(e1, e2)协同工作,结合遗传算法优化,提高预测精度。实验展示了三个算法的误差对比结果,验证了该方法的有效性。
|
2月前
|
算法
基于Adaboost模型的数据预测和分类matlab仿真
AdaBoost(Adaptive Boosting)是一种由Yoav Freund和Robert Schapire于1995年提出的集成学习方法,旨在通过迭代训练多个弱分类器并赋予分类效果好的弱分类器更高权重,最终构建一个强分类器。该方法通过逐步调整样本权重,使算法更关注前一轮中被误分类的样本,从而逐步优化模型。示例代码在MATLAB 2022A版本中运行,展示了随着弱分类器数量增加,分类错误率的变化及测试数据的分类结果。
213 13
|
2月前
|
编解码 算法 数据安全/隐私保护
基于BP译码的LDPC误码率matlab仿真,分析不同码长,码率,迭代次数以及信道类型对译码性能的影响
本内容介绍基于MATLAB 2022a的低密度奇偶校验码(LDPC)仿真,展示了完整的无水印仿真结果。LDPC是一种逼近香农限的信道编码技术,广泛应用于现代通信系统。BP译码算法通过Tanner图上的消息传递实现高效译码。仿真程序涵盖了不同Eb/N0下的误码率计算,并分析了码长、码率、迭代次数和信道类型对译码性能的影响。核心代码实现了LDPC编码、BPSK调制、高斯信道传输及BP译码过程,最终绘制误码率曲线并保存数据。 字符数:239
83 5
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 Serverless
基于WOA-SVM的乳腺癌数据分类识别算法matlab仿真,对比BP神经网络和SVM
本项目利用鲸鱼优化算法(WOA)优化支持向量机(SVM)参数,针对乳腺癌早期诊断问题,通过MATLAB 2022a实现。核心代码包括参数初始化、目标函数计算、位置更新等步骤,并附有详细中文注释及操作视频。实验结果显示,WOA-SVM在提高分类精度和泛化能力方面表现出色,为乳腺癌的早期诊断提供了有效的技术支持。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
基于BP神经网络的金融序列预测matlab仿真
本项目基于BP神经网络实现金融序列预测,使用MATLAB2022A版本进行开发与测试。通过构建多层前馈神经网络模型,利用历史金融数据训练模型,实现对未来金融时间序列如股票价格、汇率等的预测,并展示了预测误差及训练曲线。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化CNN-GRU网络的数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了使用MATLAB2022a实现的贝叶斯优化、CNN和GRU算法优化效果。优化前后对比显著,完整代码附带中文注释及操作视频。贝叶斯优化适用于黑盒函数,CNN用于时间序列特征提取,GRU改进了RNN的长序列处理能力。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 关系型数据库
基于PSO-SVM的乳腺癌数据分类识别算法matlab仿真,对比BP神经网络和SVM
本项目展示了利用粒子群优化(PSO)算法优化支持向量机(SVM)参数的过程,提高了分类准确性和泛化能力。包括无水印的算法运行效果预览、Matlab2022a环境下的实现、核心代码及详细注释、操作视频,以及对PSO和SVM理论的概述。PSO-SVM结合了PSO的全局搜索能力和SVM的分类优势,特别适用于复杂数据集的分类任务,如乳腺癌诊断等。
|
8月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
【从零开始学习深度学习】28.卷积神经网络之NiN模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
【从零开始学习深度学习】28.卷积神经网络之NiN模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】

热门文章

最新文章