说明：20180604更新
1、此文的程序来自博客：http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/07/1976443.html
2、本人对其中涉及到的函数进行了详细说明。
3、此程序中部分函数的使用方式是高版本Matlab中不推荐的
文中给出了当前高版本Matlab中的使用方式，并给出了相关博客地址，具体如下：
归一化方式mapminmax : http://blog.csdn.net/lkj345/article/details/50352385
newff函数的使用： http://www.cnblogs.com/xxfcz/p/4482813.html
4、使用过程中，可能出现的问题
https://blog.csdn.net/ckzhb/article/details/78615712
5、所需的IRIS数据集
https://download.csdn.net/download/ckzhb/10458430
https://github.com/xiaoxiaoxiaohui/Resource/tree/master/水仙花数据集
具体程序如下：
%读取训练数据
[f1,f2,f3,f4,class] = textread('trainData.txt' , '%f%f%f%f%f',150);
%特征值归一化
[input,minI,maxI] = premnmx( [f1 , f2 , f3 , f4 ]') ;
%构造输出矩阵
s = length( class) ;
output = zeros( s , 3 ) ;
for i = 1 : s
output( i , class( i ) ) = 1 ;
end
%创建神经网络
net = newff( minmax(input) , [10 3] , { 'logsig' 'purelin' } , 'traingdx' ) ;
%设置训练参数
net.trainparam.show = 50 ;
net.trainparam.epochs = 500 ;
net.trainparam.goal = 0.01 ;
net.trainParam.lr = 0.01 ;
%开始训练
net = train( net, input , output' ) ;
%读取测试数据
[t1 t2 t3 t4 c] = textread('testData.txt' , '%f%f%f%f%f',150);
%测试数据归一化
testInput = tramnmx ( [t1,t2,t3,t4]' , minI, maxI ) ;
%仿真
Y = sim( net , testInput )
%统计识别正确率
[s1 , s2] = size( Y ) ;
hitNum = 0 ;
for i = 1 : s2
[m , Index] = max( Y( : , i ) ) ;
if( Index == c(i) )
hitNum = hitNum + 1 ;
end
end
sprintf('识别率是 %3.3f%%',100 * hitNum / s2 )
详细说明：
1、文本文件读取函数
textread() 读取文件中数据，%f表示读取单浮点数，按列依次将数据存入f1、f2、f3……。这里f1—f4代表四个特征，class代表每组数据所属的类别。
这里的每列是一个属性/特征的所有输入值，并不是后面函数中输入的一组样本数据。
而在程序中 premnmx、newff、train、tramnmx都是以列的形式输入每组样本数据，故在归一化时需要转置。
2、归一化处理函数
premnmx()将原始数据归一化到-1到1之间，该函数在高版本的MATLAB中已被废弃。
[input,minI,maxI] = premnmx（P）
premnmx()对行归一化，故需要将textread读取的原始数据进行转置，此时矩阵P是4行75列的（4个属性，75组训练样本）。
minI,maxI均是4行1列，这两个是为了后面的测试数据的归一化。
input是归一化后的矩阵4行75列。后面神经网络创建的newff函数的第一个参数是一个Rx2的矩阵以定义R个输入向量(即输入层节点个数-输入特征值个数)的最小值和最大值。
推荐使用mapminmax进行归一化：该函数也是对行归一化！！！
http://blog.csdn.net/lkj345/article/details/50352385
https://blog.csdn.net/ckzhb/article/details/72871140
例子：[inputn,setting]=mapminmax(input_train);
3、输出矩阵
%构造输出矩阵
s = length( class ) ;
output = zeros( s , 3 ) ; %zeros(s,3)生成s乘3的全零阵。即75行3列
for i = 1 : s
output( i , class( i ) ) = 1 ;
end
output是75行3列。class矩阵是75行1列，前几列是1，中间是2，最后是3.（即三种花的类型）。数据集中第一种花标记为1，第二种花记为2，第三种花记为3，这样经过循环后，output依然是75行3列，第一列的前几行全为1，第二列的中间几行全为1，第三列的最后几行全为1，其余均为0.
目的是：神经网络输出需要根据类别数量进行一定的处理，有几种类别输出层便含有几个结点，即第一种花输出为[1 0 0]，第二种花输出为[0 1 0]，第三种花输出为[0 0 1]。这里output每一行对应一组样本的输出类别，通过一个for循环，将所述的类所在的列置为1，此时output是75行3列的。后续train()函数所需的输出标签要求每一列对应一组数据的类别，故后续需要将output转置。
4、神经网络构建
net = newff( minmax(input) ,[10 3] , { 'logsig' 'purelin' } , 'traingdx' )
（此例是老版本的使用http://blog.sina.com.cn/s/blog_64b046c70101cko4.html）
旧版newff函数的格式为：
net=newff(PR,[S1S2 ...SN],{TF1 TF2...TFN},BTF,BLF,PF），函数newff建立一个可训练的前馈网络。输入参数说明：
PR：Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值；
Si：第i层神经元个数；
TFi：第i层的传递函数，默认函数为tansig函数；
BTF：训练函数，默认函数为trainlm函数；
traingdx表示学习率自适应并附加动量因子的最速下降法
BLF：权值/阈值学习函数，默认函数为learngdm函数；
PF：性能函数，默认函数为mse函数。
minmax()函数用于获取数组中每一行的最小值和最大值
新版newff函数格式：
net =newff(P,T,[S1 S2...S(N-l)],{TF1 TF2...TFNl}, BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)
例如：net=newff(inputn,output_train,6,{'tansig','purelin'},'traingda');
P和T:输入和输出矩阵；每一列代表一组样本数据。
Si：第i层神经元个数，输出层不用写，根据T决定；
TFi：第i层的传递函数，隐含层默认函数为tansig函数，输出层默认为’purelin’；
BTF：训练函数，默认函数为trainlm函数，表示采用LM法进行训练；
BLF：权值/阈值学习函数，默认函数为learngdm函数；
PF：性能函数，默认函数为mse函数即均方误差。
IPF：指定输入数据归一化函数的细胞数组。
OPF：指定输出数据反归一化函数的细胞数组
DDF：数据划分函数。
（后5个一般用不到）
旧版本：旧用法训练次数多，但精度高
新版本：新用法训练次数少，但精度可能达不到要求
造成上述原因是：
程序里面的权值、阈值的初始值是随机赋值的，所以每次运行的结果都会不一样，有好有坏。
你可以把预测效果不错的网络的权值和阈值作为初始值。
具体可以查看net.iw{1,1}、net.lw{2,1}、net.b{1，1}、net.b{2,1}的值。
5、训练函数
net = train( net, input ,output' ) ;
这里input是4行75列，output经转置后是3行75列。
即每组数据是以列的形式输入到构建的神经网络模型，共75组。相应的，输出层与之对应，组数保持一致。
6、测试
Y = sim( net, testInput )
sim仿真，Y是训练好的网络net对输入testInput的实际输出。
若使用mapminmax()函数，测试数据归一化方法为：inputn_test=mapminmax('apply',input_test,setting);
