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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. 模式识别之数据分类

模式识别中的数据分类问题是指根据给定的数据样本和其对应的特征，将数据样本分配到预定义的类别中的任务。数据分类是模式识别领域的重要应用之一，旨在通过学习样本之间的模式和特征之间的关系，从而构建一个分类模型，并将新的未知样本分配到合适的类别中。

数据分类问题在各个领域都有广泛的应用，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、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、进行预测和发现隐藏的模式或规律。

2. 概率神经网络（PNN）

3. 基于PNN的数据分类步骤

基于PNN的数据分类步骤如下：

• 数据准备：收集和准备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。
• 特征提取和选择：选择合适的特征，并对其进行提取和选择，以便用于分类任务。常见的特征提取方法包括统计特征、频域特征、时域特征、图像纹理特征等。
• 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PNN模型，并使用已知类别的训练数据对模型进行训练。PNN模型包括四层：输入层、模式层、竞争层和输出层。在训练过程中，通过计算样本之间的相似性和概率，调整模型的权重和参数。
• 模型评估：使用测试数据评估已训练的PNN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PNN模型中，可以得到相应的类别预测结果。

4. 部分代码展示

%%-----------------------PNN概率神经网络算法--------------------- %%

%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';

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

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

%PNN模型对测试集的测试
PNNoutput_test = sim (net,testP);
%计算测试集的识别准确率
[s11,s22] = size(PNNoutput_test);
count_test = 0;
predictResult_test = ones(s22,1);
for i = 1:s22
    [m ,index] = max(PNNoutput_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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