資源簡介
基于matlab的乳腺腫瘤診斷的LVQ神經網絡的分類算法。資源中包含了主要數據,算法實現以及交叉驗證。直接運行.m文件即可看到效果。效果是根據data中的乳腺的特征判斷是否為乳腺腫瘤。交叉驗證后效果還行
代碼片段和文件信息
%%?LVQ神經網絡的分類——乳腺腫瘤診斷
%%?清空環境變量
clear?all
clc
warning?off
%%?導入數據
load?data.mat
a=randperm(569);
Train=data(a(1:500):);
Test=data(a(501:end):);
%?訓練數據
P_train=Train(:3:end)‘;
Tc_train=Train(:2)‘;
T_train=ind2vec(Tc_train);
%?測試數據
P_test=Test(:3:end)‘;
Tc_test=Test(:2)‘;
%%?K-fold交叉驗證確定最佳神經元個數
k_fold=5;
Indices=crossvalind(‘Kfold‘size(P_train2)k_fold);
error_min=10e10;
best_number=1;
best_input=[];
best_output=[];
best_train_set_index=[];
best_validation_set_index=[];
h=waitbar(0‘正在尋找最佳神經元個數.....‘);
for?i=1:k_fold
????%?驗證集標號
????validation_set_index=(Indices==i);
????%?訓練集標號
????train_set_index=~validation_set_index;
????%?驗證集
????validation_set_input=P_train(:validation_set_index);
????validation_set_output=T_train(:validation_set_index);
????%?訓練集
????train_set_input=P_train(:train_set_index);
????train_set_output=T_train(:train_set_index);
????for?number=10:30
????????count_B_train=length(find(Tc_train(:train_set_index)==1));
??
?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件???????4090??2018-04-24?15:16??crossvalidation_lvq.m
?????文件??????86267??2015-12-06?15:11??data.mat
?????文件???????3596??2018-04-24?15:10??main_lvq.m
-----------?---------??----------?-----??----
????????????????93953????????????????????3
- 上一篇:無名模塊v1.5
- 下一篇:51單片機串口通信+1602顯示字符串
評論
共有 條評論