MATLAB神经网络43个案例LVQ神经网络在乳腺肿瘤诊断中的分类分析

LVQ 神经网络的乳腺肿瘤分类案例，用 MATLAB 写得挺扎实，结构清晰、逻辑顺。适合对监督学习感兴趣，又想深入点神经网络分类模型的你。代码部分不光有LVQ1，还加了LVQ2.1和LVQ3的对比。更好玩的是，你可以直接改参数，看看模型表现咋变——挺有意思的练手资料。 病理数据预这块也没省，像归一化、缺失值填补这类细节都有体现。整体跑完一遍下来，感觉就是一套“小而全”的工程流程。尤其是训练更新那段，代码风格还不错，看起来比较清楚，逻辑一目了然。 如果你最近在搞MATLAB神经网络建模，或者正准备拿LVQ做个项目 demo，这套代码可以直接上手。对初学者也友好，不至于一头雾水，调参啥的也有参考范

LVQ神经网络是一种监督学习的分类算法，特别适用于乳腺肿瘤的诊断分类。该算法通过训练找到最优的原型向量，代表输入空间中的不同类别，帮助医生准确判断肿瘤性质。在MATLAB环境中实现LVQ网络，我们需准备乳腺肿瘤数据集，包括病人的年龄、肿块大小等特征，进行数据预处理后，定义网络结构并训练。LVQ算法选择最接近输入样本的原型向量并更新，最终输出分类结果。虽然LVQ网络简单且解释性强，但对初始原型位置敏感，针对高维数据集效果可能不佳，建议结合其他方法如SVM或深度学习模型提高诊断准确性。

卷积神经网络在机器学习和人工智能领域中占据重要位置，其通过多层处理单元进行信息提取和学习。

MATLAB 做神经网络，用这本《MATLAB 神经网络 30 个案例》还挺合适的。全书就是那种“你抄我讲”的风格——不搞虚的，直接上手。像手写数字识别、股价预测、语音识别这些场景，它都有现成案例，而且每一步讲得比较细，像模型选型、参数调优都没漏掉。对新手来说，照着改就能跑；对老手来说，当个模板参考也蛮香的。 其中手写数字识别这个案例，算是开门红，灰度 + 特征提取 + BP 网络，流程清楚还挺实用的。再比如股价预测这部分，用了LSTM时间序列，讲了数据清洗和调参，做金融预测的朋友可以盯一眼。 语音识别和人脸识别这两个案例也比较有代表性，前者用MFCC + DNN，后者搞了个CNN 提特征 +

这是一份深入浅出的MATLAB人工神经网络学习资料，内容详尽丰富，适合初学者和专业人士。

MATLAB神经网络30个案例详解书中的所有源代码

这些案例展示了MATLAB神经网络的应用，非常适合初学者学习神经网络。

LVQ 神经网络的人脸朝向识别案例，蛮适合想快速上手分类任务的你。43 个案例的打包资源，讲得比较细，像是在教你一步步搭个模型。是人脸朝向识别这个点，用 LVQ 搞定也挺稳的，不复杂，还能跑得挺快。LVQ 神经网络有点像“谁跟我最像就分哪类”，训练逻辑简单明了。人脸图像上，也有不少预和数据增强的小技巧，比如灰度化、归一化这些，搞图像识别的你肯定熟。其实这个资源也提到了一些CNN的东西，不过重心还是在 LVQ 上。CNN 更强大啦，尤其提特征的时候，但 LVQ 也挺好上手，是分类数不多、样本量不大时。建议你下载下来，先看一下chapter27，里面应该是重点讲人脸方向识别的。你可以对比不同网络参

MATLAB神经网络30个案例详细分析