BPNN_Classification.m

资 源 简 介

BPNN_Classification.m

详 情 说 明

BPNN_Classification.m是一个基于MATLAB实现的BP神经网络分类程序，专门用于处理经典的iris数据集分类问题。BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种常用的前馈式监督学习算法，通过反向传播误差来调整网络权重，从而实现对数据的分类或预测能力。

该程序的主要流程包括数据预处理、网络构建、训练和测试四个核心阶段。首先会对iris.txt中的三类鸢尾花数据进行读取和标准化处理，通常包括特征归一化以消除量纲影响。接着程序会初始化一个包含输入层、隐藏层和输出层的BP网络结构，其中隐藏层神经元数量和激活函数的选择是关键参数。

在训练阶段，程序通过反向传播算法迭代调整权重，最小化输出误差。训练完成后，程序会使用测试集评估模型性能，计算分类正确率作为核心评价指标。对于iris这种经典的小规模数据集，合理的网络配置通常能达到95%以上的正确率。

该实现的价值在于展示了如何用MATLAB简洁地构建BP网络分类器，包括数据流处理、网络训练逻辑和性能评估的完整闭环。开发者可通过调整隐藏层节点数、学习率等参数观察模型变化，是理解神经网络基础原理的良好实践案例。