基于RBF神经网络的IRIS数据集分类MATLAB实现

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现RBF神经网络对IRIS数据集进行分类，包含数据预处理、网络训练、参数优化及性能评估。提供完整的分类流程和可视化结果，适合机器学习入门与实践参考。

详 情 说 明

基于RBF神经网络的IRIS数据集分类

项目介绍

本项目采用RBF（径向基函数）神经网络对经典的IRIS鸢尾花数据集进行分类识别。通过MATLAB实现了从数据预处理、网络构建、参数优化到性能评估的完整机器学习流程。项目重点运用K均值聚类确定隐含层中心、结合最小二乘法优化网络权值，最终实现对三种鸢尾花品种（Setosa、Versicolor、Virginica）的高精度分类。

功能特性

• 完整数据预处理：自动加载IRIS数据集，完成数据归一化、训练/测试集划分
• 自适应网络构建：基于K均值聚类自动确定RBF神经网络隐含层中心与扩展常数
• 高效参数优化：采用最小二乘法计算输出层权值，确保快速收敛
• 全面性能评估：提供分类准确率、混淆矩阵、误差曲线等多维度评估指标
• 可视化分析：动态展示训练过程误差变化、预测结果与实际标签对比

使用方法

1. 数据准备：项目自动加载内置IRIS数据集（150样本×4特征）
2. 参数设置：根据需要调整隐含层神经元数量、扩展常数等超参数
3. 模型训练：运行主程序，系统自动完成网络训练与参数优化
4. 结果查看：程序输出分类准确率、生成混淆矩阵及误差曲线图
5. 预测应用：使用训练好的模型对新样本进行品种分类预测

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 需安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存：至少2GB可用内存
• 磁盘空间：50MB以上可用空间

文件说明

主程序文件集成了项目的核心功能模块，实现了数据加载与预处理、RBF神经网络参数初始化、基于聚类方法的隐含层中心确定、网络前向传播与误差计算、权值优化算法的执行、分类精度评估指标的计算，以及训练过程与结果的可视化展示。程序采用模块化设计，确保各功能环节高效协同工作。