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【可更换其他算法，获取资源请见文章第6节：资源获取】

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1. 数据分类问题

数据分类问题是指根据给定的数据特征，将数据实例划分到不同的预定义类别或标签中的任务。它是机器学习和数据挖掘领域中常见的任务之一。数据分类问题的目标是通过对已知类别的数据进行学习，建立一个分类模型，然后利用该模型对未知数据进行分类预测。

数据分类问题在各个领域都有广泛的应用，包括垃圾邮件过滤、图像识别、医学诊断、金融风险评估等。通过分类模型，可以自动化地对数据进行分类，帮助人们做出决策和进行预测。

2. 广义回归神经网络（GRNN）

图1 广义回归神经网络结构图

3. 基于GRNN的数据分类步骤

• 数据准备：首先，准备一个包含已知类别标签的数据集。数据集应包含一组特征或属性，并且每个实例都被标记为属于某个类别。
• 数据预处理：对数据进行必要的预处理步骤，例如数据清洗、特征缩放、归一化或标准化等。这些步骤有助于确保数据的一致性和可比性。
• 模型训练：创建一个GRNN模型，并使用已知类别的训练数据对模型进行训练。在GRNN中，训练主要涉及确定隐层节点的位置和径向基函数的宽度，以及计算模板层节点和隐层节点之间的权重。
• 模型评估：使用测试数据评估已训练的GRNN模型的性能。通过将测试数据输入到模型中，观察模型的分类预测结果，并计算评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数等）来评估模型的表现。
• 预测和应用：当模型通过评估并具有满意的性能后，可以将其应用于对未知数据进行分类预测。通过将新的数据实例输入到训练好的GRNN模型中，可以得到相应的类别预测结果。

4. 部分代码展示

%%-----------------------GRNN广义递归神经网络算法--------------------- %%

%构造矩阵P、I
for i = 1:length(Class)
    P(i,:) = trainData(i,:);
    T(i,:) = Class(i,:);
end
P = P';
T = T';
Class = Class';

%构造测试矩阵textp
for i = 1:length(textClass)
    testP(i,:) = testData(i,:);
end
testP = testP';

%GRNN模型的建立和训练(第三个参数spread默认值为1.0)
net = newgrnn(P,Class,0.8);

%GRNN模型对训练集的测试
Groutput_train = sim (net,P);
%计算训练集的识别准确率
[s1,s2] = size(Groutput_train);
count_train = 0;
predictResult_train = ones(s2,1);
for i = 1:s2
    [m,index] = max(Groutput_train(:,i));
    predictResult_train(i) = index;
    [l,std] = max(Class(:,i));
    if(index==std)
        count_train = count_train + 1;      
    end
end

%GRNN模型对测试集的测试
Groutput_test = sim (net,testP);
%计算测试集的识别准确率
[s11,s22] = size(Groutput_test);
count_test = 0;
predictResult_test = ones(s22,1);
for i = 1:s22
    [m ,index] = max(Groutput_test(:,i));
    predictResult_test(i) = index;
    [l,std] = max(textClass(:,i));
    if(index==std)
        count_test = count_test + 1;      
    end
end

5. 仿真结果展示

6. 资源获取说明

A资源获取说明.rar
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