MATLAB实现的BP神经网络两类分类项目

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了一个简单易懂的BP神经网络两类分类器，包含数据预处理、网络训练和分类预测模块。代码注释详细，结构清晰，适合初学者学习前向传播和误差反向传播算法。

详 情 说 明

基于BP神经网络的两类分类简易实现项目

项目介绍

本项目实现了一个简单易懂的BP（误差反向传播）神经网络两类分类器。通过前向传播和误差反向传播算法训练神经网络模型，程序包含数据预处理、网络训练和分类预测三个主要模块。代码注释详细，结构清晰，特别适合机器学习初学者学习BP神经网络的基本原理和实现方法。

功能特性

• 核心算法：基于BP神经网络算法，使用梯度下降优化方法
• 激活函数：采用Sigmoid函数作为激活函数
• 完整流程：包含数据预处理、网络训练、分类预测全流程
• 训练可视化：提供训练过程中损失函数值变化曲线
• 性能评估：输出分类准确率、混淆矩阵等评估指标
• 模型保存：可保存训练完成的权重矩阵和偏置向量

使用方法

输入数据格式

1. 训练数据：特征矩阵（m×n维，m为样本数，n为特征数）和标签向量（m×1维，取值为0或1）
2. 测试数据：与训练数据相同格式的特征矩阵
3. 网络参数：隐藏层神经元数量、学习率、最大迭代次数等超参数

输出结果

1. 训练过程：每轮迭代的损失函数值变化曲线
2. 模型参数：训练完成的权重矩阵和偏置向量
3. 预测结果：测试数据的分类结果（0/1）和预测概率
4. 性能评估：分类准确率、混淆矩阵等评估指标

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 基本MATLAB环境（无需额外工具箱）

文件说明

主程序文件整合了数据加载与预处理、神经网络结构初始化、模型训练过程控制、预测结果生成以及性能评估可视化等核心功能。它协调各个功能模块的执行流程，实现从数据输入到结果输出的完整分类任务，并提供训练过程的实时监控和最终模型的性能分析。