使用MATLAB工具箱实现神经网络分类——鸢尾花种类辨识

性能评价神经网络在鸢尾花种类识别中的应用

这份 PPT 用简单直观的方式了神经网络在鸢尾花种类识别中的应用，适合刚接触神经网络的小伙伴。里面不仅了如何建立性能评价模型，还给出了详细的仿真测试方法，帮你通过计算测试集的预测准确率和程序运行时间，全面评估模型表现。说实话，如果你正在学习神经网络分类，做实验的话，这种性能评价的方法真的实用哦。

Matlab 0 2025-06-15

GRNN在鸢尾花种类识别中的应用特点

GRNN相比于BP神经网络具有以下优点：(1) 训练过程是单程的，无需迭代。 (2) 隐含层神经元个数能根据训练样本自适应确定。 (3) 网络各层之间的连接权重由训练样本唯一确定，避免了BP网络中的权重修改问题。 (4) 隐含层节点采用高斯函数作为激活函数，对接近局部神经元特征的输入具有显著吸引力。

Matlab 9 2024-08-30

鸢尾花数据

鸢尾花数据，适合进行聚类分析，例如使用基于距离的k-means算法，将距离相近的对象划分到同一个簇中，以得到紧凑且独立的簇。

算法与数据结构 14 2024-05-01

展示KNN算法如何分类鸢尾花

展示一个简易的KNN模型，演示如何对鸢尾花进行分类。

Matlab 17 2024-07-28

MATLAB神经网络工具箱详解

这是一份详细的教程，介绍了MATLAB中神经网络工具箱的各个功能和使用方法。

Matlab 11 2024-08-30

MATLAB神经网络工具箱入门指南

详细介绍了 MATLAB 中的 神经网络工具箱，涵盖了该工具箱的主要功能、使用方法及相关细节，特别适合 初学者 入门。通过对常用函数和工具的讲解，帮助用户快速上手神经网络的构建与训练。具体内容包括： 神经网络工具箱概述 常用的神经网络模型与训练方法 网络的调参与优化 神经网络的评估与验证方法 对于想要在 MATLAB 环境下进行神经网络建模和应用的用户来说，这份总结文档提供了清晰、全面的指南。

Matlab 15 2024-11-05

matlab神经网络工具箱功能汇总

这篇文章总结了Matlab中常用的神经网络工具箱函数命令，让用户能够方便地查阅和使用。

Matlab 10 2024-07-16

鸢尾花数据集

包含花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度和品种名。

算法与数据结构 13 2024-07-27

鸢尾花数据集聚类分析

利用层次、DBSCAN、K-means三种算法对鸢尾花数据集进行聚类，并使用准确度、运行时间、轮廓系数评估结果。本研究结果包含准确度最优的层次方法、运行时间最短的DBSCAN方法以及轮廓系数值较高的层次和K-means方法。

算法与数据结构 19 2024-05-13