Question

模式识别，给一个训练样本X1一个测试样本X2和训练样本的分类Y1，求测试样本的分类Y2？matlab程序。

Answer 1

net = newff(minmax(datag), [20 1] ,{'tansig','purelin'},'trainrp' );
net.trainParam.epochs = 1500;
net.trainParam.goa l= 0.00001; %bp神经网络创建+初始化
[net,tr] = train(net , X1, Y1); %网络训练

Y2 =sim(net, X2); %仿真
figure;
[m(i),b(i), r(i)]=postreg(X2(i,:), Y2(i,:)); %线性回归+求相关系数图

追问

因为Y1输入时是[-1 1 -1 1 1 1 1 -1 1 .....]这样的数据分类，-1是一种分类，1是一种分类，但是这里的Y2输出的不是，我需要输入的Y2也把X2相应分成两类，Y2的值也是类似于[-1 1 -1 -1......]这样的矩阵。能请教下这样怎么分吗？老师给了3个题目，不同的数据，因为第三题数据集是非线性的，想着用神经网络但是输出的结果怎么变成[-1 1 -1 -1......]的矩阵？谢谢。

追答

输出不是-1 和 1 也应该是 接近的吧 你四舍五入一下咯

Answer 2

真搞笑！你连用什么算法识别都没有提出来，那么多算法你要用那种啊？你先对数据进行预处理，维数大的话降维，然后提取特征，最后用训练一个分类器。直接用matlab自带的SVM吧。这个分类器NB大了。

Answer 3

这就是一个有监督学习的例子，如果这样，你就直接用Matlab的神经网络工具箱。有很完整的例子。