使用MATLAB工具箱实现神经网络分类——鸢尾花种类辨识

GRNN在鸢尾花种类识别中的应用特点

GRNN相比于BP神经网络具有以下优点：(1) 训练过程是单程的，无需迭代。 (2) 隐含层神经元个数能根据训练样本自适应确定。 (3) 网络各层之间的连接权重由训练样本唯一确定，避免了BP网络中的权重修改问题。 (4) 隐含层节点采用高斯函数作为激活函数，对接近局部神经元特征的输入具有显著吸引力。

Matlab 0 2024-08-30

鸢尾花数据

鸢尾花数据，适合进行聚类分析，例如使用基于距离的k-means算法，将距离相近的对象划分到同一个簇中，以得到紧凑且独立的簇。

算法与数据结构 5 2024-05-01

展示KNN算法如何分类鸢尾花

展示一个简易的KNN模型，演示如何对鸢尾花进行分类。

Matlab 3 2024-07-28

鸢尾花数据集

包含花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度和品种名。

算法与数据结构 3 2024-07-27

MATLAB神经网络工具箱详解

这是一份详细的教程，介绍了MATLAB中神经网络工具箱的各个功能和使用方法。

Matlab 0 2024-08-30

鸢尾花数据集聚类分析

利用层次、DBSCAN、K-means三种算法对鸢尾花数据集进行聚类，并使用准确度、运行时间、轮廓系数评估结果。本研究结果包含准确度最优的层次方法、运行时间最短的DBSCAN方法以及轮廓系数值较高的层次和K-means方法。

算法与数据结构 3 2024-05-13

matlab神经网络工具箱功能汇总

这篇文章总结了Matlab中常用的神经网络工具箱函数命令，让用户能够方便地查阅和使用。

Matlab 2 2024-07-16

MATLAB神经网络工具箱入门指南

详细介绍了 MATLAB 中的 神经网络工具箱，涵盖了该工具箱的主要功能、使用方法及相关细节，特别适合 初学者 入门。通过对常用函数和工具的讲解，帮助用户快速上手神经网络的构建与训练。具体内容包括： 神经网络工具箱概述 常用的神经网络模型与训练方法 网络的调参与优化 神经网络的评估与验证方法 对于想要在 MATLAB 环境下进行神经网络建模和应用的用户来说，这份总结文档提供了清晰、全面的指南。

Matlab 0 2024-11-05

MATLAB神经网络工具箱简介与优化

MATLAB的神经网络工具箱简介涵盖了典型神经网络的激活函数及其在网络输出计算中的应用。设计者可以通过调用工具箱中的设计和训练程序，快速构建各种网络模型，提高工作效率。

Matlab 2 2024-07-23