MATLAB实现基于多层感知机(MLP)的鸢尾花分类神经网络项目

资 源 简 介

本项目运用MATLAB构建多层感知机神经网络，对鸢尾花数据集进行三分类。通过输入萼片和花瓣的尺寸特征，模型能自动识别山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。包含完整的数据预处理、网络训练及准确率评估模块。

详 情 说 明

基于多层感知机（MLP）的虹膜（Iris）分类神经网络实现

项目介绍

本项目实现了一个基于多层感知机（MLP）的神经网络分类器，用于对经典的鸢尾花（Iris）数据集进行分类。模型能够根据输入的四个花卉特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度），自动识别并预测对应的鸢尾花类别（山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾），属于监督学习中的多分类任务。

功能特性

• 采用多层感知机（MLP）神经网络架构，具备非线性分类能力
• 支持对鸢尾花数据集的加载、预处理与自动划分
• 提供模型训练、验证与测试全流程，输出准确率等评估指标
• 支持用户输入特征数据，实时预测花卉类别并返回置信度
• 代码结构清晰，便于扩展至其他分类任务

使用方法

1. 运行主程序文件，系统将自动加载数据并开始训练MLP模型
2. 训练完成后，模型将在测试集上评估性能并显示准确率
3. 用户可根据提示输入待预测样本的四个特征值（萼片与花瓣的长度、宽度）
4. 程序输出预测类别（1/2/3）及对应置信度，完成分类推断

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 需安装 Neural Network Toolbox（深度学习工具箱）
• 无需额外数据集文件，程序内置鸢尾花数据加载功能

文件说明

主程序文件集成了完整的模型实现与交互流程，其核心功能包括：数据读取与标准化处理、神经网络的结构定义与参数初始化、模型训练过程中的前向传播与反向传播计算、权重迭代优化、分类准确率评估，以及基于用户输入特征进行实时预测的交互逻辑。程序执行后将输出训练进度、测试结果及最终的预测类别与置信度。