GRNN和PNN对鸢尾花的分类问题

资 源 简 介

GRNN和PNN对鸢尾花的分类问题

详 情 说 明

本文将介绍如何使用MATLAB实现广义回归神经网络(GRNN)和概率神经网络(PNN)来解决经典的鸢尾花分类问题。这两种神经网络都是径向基函数网络的变体，特别适合模式分类任务。

GRNN是一种基于非线性回归理论的神经网络，它通过样本数据直接建立输入与输出之间的映射关系，不需要迭代训练过程。对于鸢尾花分类问题，GRNN能够快速建立特征与类别之间的关联模型。

PNN则是基于贝叶斯决策理论发展而来的概率神经网络，它通过计算样本属于各个类别的概率来实现分类。PNN的结构通常包含输入层、模式层、求和层和输出层，特别适合解决像鸢尾花数据集这样的多分类问题。

在MATLAB实现时，我们可以利用内置的神经网络工具箱。实现过程通常包括数据加载与预处理、网络参数设置、网络训练(对于GRNN主要是确定平滑参数)、性能评估等步骤。由于这两种网络都属于前馈型网络，实现时可以共享相同的数据预处理流程。

为了完整实现这个分类系统，需要注意保存训练好的网络模型，便于后续直接调用进行预测。同时建议将两种网络的实现整合在同一个脚本文件中，便于比较它们的性能差异。

在实际应用中，我们可以观察到GRNN和PNN在鸢尾花分类问题上都能取得不错的效果，但它们的计算复杂度和分类性能会有所不同。通过调整网络参数如平滑因子，可以进一步优化分类准确率。