分类预测 | Matlab实现PNN概率神经网络多特征分类预测

分类预测 | Matlab实现PNN概率神经网络多特征分类预测

目录

    • 分类预测 | Matlab实现PNN概率神经网络多特征分类预测
      • 分类效果
      • 代码功能
      • 算法流程
      • 程序设计
      • 参考资料

分类效果

分类预测 | Matlab实现PNN概率神经网络多特征分类预测_第1张图片

代码功能

该代码实现了一个基于**概率神经网络(PNN)**的多分类任务,核心功能如下:

  1. 数据预处理

    • 读取Excel数据(data.xlsx),最后一列为类别标签,其余为特征。
    • 随机打乱数据集,按类别分层划分训练集(70%)和测试集(30%)。
    • 对输入特征进行归一化(范围[0,1]),标签通过ind2vec转换为向量形式,适配PNN输出格式。
  2. 模型构建与预测

    • 使用newpnn函数直接构建PNN模型,设置Spread参数为0.1(控制分类平滑度)。

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