深度学习之基于Matlab的鸢尾花分类

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文章目录 一项目简介 二、功能 三、系统 四. 总结

一项目简介

数据集介绍
数据集名称：鸢尾花（Iris）数据集
来源：Fisher, 1936收集整理
数据规模：包含150个数据样本，分为3类（Setosa、Versicolour、Virginica），每类50个数据
特征属性：每个数据包含4个属性，即花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度 深度学习模型与方法
模型选择：在Matlab中，我们可以使用其深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）来构建和训练神经网络。对于鸢尾花分类任务，可以选择使用多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN，尽管对于此类简单分类任务可能不是首选）或其他适合的神经网络结构。
方法介绍：深度学习模型通过学习输入数据（即鸢尾花的四个特征属性）与输出标签（即花的种类）之间的映射关系，实现分类功能。通过训练数据来优化模型参数，使得模型在测试数据上也能达到较高的分类准确率。 实现步骤
数据准备与预处理：使用Matlab的数据导入和处理函数读取鸢尾花数据集，并进行必要的预处理，如数据归一化等。
构建神经网络：在Matlab中，使用深度学习工具箱的函数和工具来构建神经网络。设置网络结构、激活函数、优化器等参数。
训练神经网络：使用训练数据对神经网络进

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