MATLAB实现基于RBF神经网络的IRIS花卉分类系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB开发，通过径向基函数神经网络对经典IRIS数据集进行分类。系统包含数据预处理、网络训练和品种识别功能，可准确区分三种鸢尾花品种。代码结构清晰，适合机器学习初学者参考学习。

详 情 说 明

基于RBF神经网络的IRIS花卉品种分类系统

项目介绍

本项目实现了一个使用径向基函数（RBF）神经网络对经典IRIS数据集进行分类的系统。该系统能够自动加载和预处理IRIS数据集，构建并训练RBF神经网络模型，最终实现对三种不同品种鸢尾花（山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾）的准确分类。项目包含数据可视化、模型训练、性能评估等完整机器学习流程，为花卉品种分类提供了一个有效的解决方案。

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，确保数据质量
• RBF神经网络：实现完整的RBF神经网络算法，包括隐含层设计和参数优化
• 模型训练：支持网络超参数（隐含层神经元数量、扩展常数、学习率等）灵活配置
• 性能评估：采用交叉验证方法评估模型性能，提供多维度评估指标
• 结果可视化：生成误差收敛曲线、分类边界可视化、混淆矩阵等直观图表
• 预测功能：支持对新输入样本进行分类预测，输出概率分布和最终类别判定

使用方法

1. 准备IRIS数据集（系统已内置标准数据集）
2. 根据需要调整网络参数配置
3. 运行主程序启动训练过程
4. 查看生成的分类准确率、混淆矩阵等评估结果
5. 观察可视化图表分析模型性能
6. 使用训练好的模型对新样本进行预测

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 深度学习工具箱（可选，用于扩展功能）

文件说明

主程序文件整合了项目的全部核心功能，包括数据加载与预处理模块、RBF神经网络模型构建模块、网络训练与参数优化模块、模型性能评估与可视化模块，以及最终的分类预测模块。该文件实现了从数据输入到结果输出的完整流程，用户可通过执行该程序获得完整的分类系统运行结果。