mlp_Feature_reduction

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mlp pca to Feature reduction -->PR87882
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内容介绍
%mlp pca to Feature reduction -->PR87882 clc clear all load('PR87882.mat') X=[x_train(1:49,:) x_test(1:49,:)]; T=[x_train(1,:) x_test(1,:)]; X(1,:)=[]; R=cov(X'); [Q landa]=eig(R); LANDA=diag(landa); [LANDA index]=sort(LANDA,'descend'); Q=Q(:,index); y=Q'*X; x_trainw=X(:,1:264); x_testw=X(:,265:768); CCR=100; ii=48; jj=49; while CCR>=90 x=x_testw(1:ii,:); t=x_test(1,:); %class trainFcn = 'trainlm'; % Levenberg-Marquardt hiddenLayerSize = [35 25] ; net=newff(x,t,hiddenLayerSize,{'logsig','logsig'}); net.input.processFcns = {'removeconstantrows','mapminmax'}; net.output.processFcns = {'removeconstantrows','mapminmax'}; net.divideFcn = 'dividerand'; % Divide data randomly net.divideMode = 'sample'; % Divide up every sample net.divideParam.trainRatio = 70/100; net.divideParam.valRatio = 15/100; net.divideParam.testRatio = 15/100; net.performFcn = 'mse'; % Mean squared error net.plotFcns = {'plotperform','plottrainstate','ploterrhist', ... 'plotregression', 'plotfit'}; [net,tr] = train(net,x,t); y = net(x); e = gsubtract(t,y); performance = perform(net,t,y) % Recalculate Training, Validation and Test Performance trainTargets = t .* tr.trainMask{1}; valTargets = t .* tr.valMask{1}; testTargets = t .* tr.testMask{1}; trainPerformance = perform(net,trainTargets,y) valPerformance = perform(net,valTargets,y) testPerformance = perform(net,testTargets,y) if (false) genFunction(net,'myNeuralNetworkFunction'); y = myNeuralNetworkFunction(x); end if (false) genFunction(net,'myNeuralNetworkFunction','MatrixOnly','yes'); y = myNeuralNetworkFunction(x); end if (false) gensim(net); end dif=zeros(12,12); k=0; netclass=net(x_train(2:jj,:)); for i=1:264 if round(netclass(i))==x_train(1,i) k=k+1 end if round(netclass(i))<1 netclass(i)=1; end if round(netclass(i))>12 netclass(i)=12; end dif(x_train(1,i),round(netclass(i)))= dif(x_train(1,i),round(netclass(i)))+1; end dif CCR=(k/264)*100 ii=ii-1; jj=jj-1; end
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