1.26、基于概率神经网络(PNN)的分类(matlab)

1、基于概率神经网络(PNN)的分类简介

PNN(Probabilistic Neural Network,概率神经网络)是一种基于概率论的神经网络模型,主要用于解决分类问题。PNN最早由马科夫斯基和马西金在1993年提出,是一种非常有效的分类算法。

PNN的原理可以简单概括为以下几个步骤:

  1. 数据输入层:将输入的样本数据分别输入到模型中。
  2. 模式层:对每个输入数据进行模式匹配,计算其与指定类别之间的相似度得分。
  3. 模式比较层:将所有类别的相似度得分进行比较,找到得分最高的类别作为最终分类结果。

PNN具有以下特点:

  1. 高效性:PNN的训练速度较快,且在实际应用中表现出较高的分类准确率。
  2. 鲁棒性:PNN对噪声和异常值具有较强的鲁棒性,能够有效处理复杂的分类问题。
  3. 容易解释:PNN的结果可以直观地解释,使得用户可以更好地理解模型的分类依据。

总的来说,PNN是一种非常有效的分类算法,适用于各种不同领域的分类问题,如图像识别、文本分类等。

2、基于概率神经网络(PNN)的分类说明及关键函数

1)说明

此处有三个二元输入向量 X 和它们相关联的类 Tc。
创建 y 概率神经网络,对这些向量正确分类。

2)重要函数

newpnn()函数:设计概率神经网络

概率神经网络(PNN)是一种适用于分类问题的径向基网络。

语法

net = newpnn(P,T,spread)%接受两个或三个参数,并返回一个新的概率神经网络。

参数

P:Q个输入向量的r × Q矩阵

T:Q个目标类向量的s × Q矩阵

spread:传播径向基函数的扩展(默认= 0.1)

如果扩散接近于零,则网络作为最近邻分类器。当扩展变大时,所设计的网络会考虑附近的几个设计向量。

sim()函数:模拟神经网络

语法

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