BP（反向传播）神经网络是一种用于训练人工神经网络的经典算法，通过多层结构处理复杂模式识别和数据分类任务，在数据分析中广泛应用。
结果分析是通过网络输出来确定数据的分类。使用以下代码进行阈值处理：
```matlab
BPoutput(find(BPoutput<0.5)) = 0;
BPoutput(find(BPoutput>=0.5)) = 1;
```
然后，绘制预测种类和实际种类的对比图：
```matlab
figure(1)
plot(BPoutput, g)
hold on
plot(output_test, r*);
legend(预测类别, 输出类别)
title(BP网络预测分类与实际类别比对, fontsize=12)
ylabel(类别标签, fontsize=12)
xlabel(样本数目, fontsize=12)
ylim([-0.5 1.5])
```
这段代码能够帮助展示模型的预测结果和真实数据之间的对比。
5星
