matlab神經網路工具箱原理

『壹』 為什麼Matlab神經網路裡面會有聚類分析，模式識別，還有fitting tools，神經網路和聚類、模式有區別嗎

我的理解是 神經網路可以 用於預測，模式識別，聚類，fitting tools是MATLAB自帶工具箱
模式識別與分類 都是基於原始數據通過學習訓練網路 來預測新的數據源，通過預測結果來確定屬於哪一類。
真正的聚類分析是給定初始點迭代通過計算類間距離確定屬於哪一類，譜系聚類和kmeans聚類。
而神經網路傾向於 有監督學習，已經給定樣本數據及所屬類別輸出為（0,1），（1,0），根據樣本數據進行訓練學習，再對新的數據進行計算輸出，通過輸出判斷類別。

『貳』 MATLAB神經網路擬合工具箱Neural Net Fitting實現回歸預測

本文講解在MATLAB軟體中利用神經網路擬合（Neural Net Fitting）工具箱實現回歸預測的具體方法。首先，導入數據時通過readtable()函數從Excel讀取數據，隨後將因變數Y與自變數X准備就緒。對於多個自變數，需合並放置於單一變數X中。

接著，運行MATLAB軟體並選擇「APP」→「Neural Net Fitting」打開工具箱。在「Neural Network Start」界面，選擇輸入與輸出數據。通過滑鼠在MATLAB工作區找到對應變數，確保數據維度正確設置。

繼續點擊「Next」，進入數據集劃分界面。在此選擇驗證集與測試集比例，一般數據量少時採用6:2:2比例，數據量大時則為98:1:1，依據實際情況調整。

接著，點擊「Next」進入神經網路結構配置界面。僅能配置隱藏層神經元數量，默認為1層，不能修改。對於隱藏層數量，建議先填寫默認值10，根據模型精度與運行時間進行二次調整。

點擊「Next」後，進入神經網路模型訓練界面。選擇訓練演算法，提供三種選項：Levenberg-Marquardt演算法、Bayesian regularization演算法、Scaled conjugate gradient backpropagation演算法。結合數據特性，一般優先選擇Levenberg-Marquardt演算法。

訓練模型後，界面顯示訓練結果窗口與精度評定指標數值。如對模型不滿意，可多次重復訓練並調整參數重新構建模型。若模型基本滿意，點擊「Next」進入模型調整界面，可進一步優化模型。

繼續點擊「Next」，進入解決方案部署界面。此界面提供代碼生成、關鍵參數保存等功能。選擇「Generate Scripts」自動生成MATLAB代碼，簡化後續模型訓練。在「Save Data to Workspace」中保存模型參數，以便未來直接調用模型。

保存完畢後，點擊「Finish」退出神經網路擬合工具箱。系統若未保存任何代碼或參數，會彈出提示確認退出。

『叄』 Matlab神經網路與應用的介紹

Matlab語言是MathWorks公司推出的一套高性能計算機編程語言，集數學計算、圖形顯示、語言設計於一體，其強大的擴展功能為用戶提供了廣闊的應用空問。它附帶有30多個工具箱，神經網路工具箱就是其中之一。 本書是在Matlab 7.2的神經網路工具箱v5.2基礎上編寫的，在M-book數據圖形文字環境下以圖文並茂的形式循序漸進地介紹了Matlab神經網路工具箱的原理和應用。全書共11章，首先就各類型神經網路的結構模型、設計、訓練等加以描述，並輔以大量的應用實例演示，然後介紹了神經網路圖形用戶界面，以及如何在Simulink環境下進行網路設計，最後提供了自定義神經網路的方法。