基于BP神经网络的Matlab数据分类程序（包含完整数据，已测试有效）

简介：
本简介提供了一个基于BP神经网络的数据分类Matlab程序，内含完整数据集与代码，经验证成功运行，适用于学习和应用BP神经网络进行数据分类的研究者。 基于BP神经网络的数据分类matlab程序使用的是Matlab R2020版本编写，能够绘制出训练集及测试集的结果图以及各自对应的混淆矩阵。 BP（back propagation）神经网络是在1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家们提出的一种概念。这是一种根据误差逆向传播算法进行训练的多层前馈型人工神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。基本BP算法包括信号从前向传播以及误差从后向反传两个过程：即在计算输出时是从输入到输出的方向进行；而在调整权重和阈值的时候，则是由输出端开始向输入端方向逆推。 正向传播过程中，输入信息通过隐含层作用于网络的输出节点，并经过非线性变换产生相应的输出。如果此时的实际输出与预期结果不匹配的话，系统就会转入误差反传阶段进行修正。在误差反传时，将各层产生的错误信号从输出端逐级向前传递至输入端，同时把这些误差分配给各个单元以调整其权重值。 通过不断学习和训练来减小网络的总误差，并最终确定与最小化期望结果相对应的最佳参数（即权重和阈值）。当达到目标后，该神经网络就能够对类似的新样本数据进行有效处理并输出最优化的结果。