基于MATLAB的RBF神经网络IRIS分类系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了RBF神经网络对IRIS数据集的自动分类。功能涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与预测，支持参数对比优化，适用于模式识别与机器学习教学研究。

详 情 说 明

基于RBF神经网络的IRIS数据集分类系统

项目介绍

本项目实现了一个基于径向基函数（RBF）神经网络的分类系统，专门针对经典的IRIS花卉数据集。系统能够自动完成数据预处理、RBF神经网络训练、模型验证和分类预测等完整流程。通过对比不同参数设置下的分类效果，验证RBF神经网络在模式识别任务中的有效性。

功能特性

• 数据预处理：自动加载IRIS数据集并进行标准化处理
• RBF神经网络训练：实现完整的RBF网络训练算法，包括中心选择、宽度参数计算和权重学习
• 模型验证：采用交叉验证方法评估模型性能
• 分类预测：支持对新样本进行分类预测
• 性能评估：提供多种评估指标和可视化分析

- 分类准确率报告（训练集和测试集） - 混淆矩阵可视化 - 预测结果对比图表 - 精确率、召回率、F1分数等指标

使用方法

1. 确保满足系统要求的环境配置
2. 运行主程序文件启动分类系统
3. 系统将自动执行以下流程：

- 加载并预处理IRIS数据集 - 配置RBF网络参数（隐含层节点数、径向基函数宽度等） - 训练RBF神经网络模型 - 评估模型性能并生成分析报告 - 显示分类结果和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 至少4GB内存
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据加载与预处理模块、RBF神经网络初始化与训练算法、模型验证与性能评估组件，以及结果可视化输出功能。该文件整合了完整的分类流程，能够自动执行从数据准备到结果分析的所有步骤，并生成详细的分类性能报告和图表展示。