我在MATLAB中在数据分类问题中设置神经网络时出现问题，我的数据已被标记。我有6个不同的问题我想诊断 - 每个问题都有一个矩阵，里面有数据（50x60）。最初我曾希望每个相应的分类问题都有一个6位输出矩阵，但是我很难让它工作。
我正在努力分配一个目标来训练网络 - 无论我是将输入作为单元格数组还是实际值，我都无法使用该工具来处理不同的输出大小。我的问题是什么是最好的＆＃39;目标＆＃39;结构是要分类不同的问题？我最初想过二进制文件，但是为描述性诊断分配数值可能具有挑战性。
非常感谢任何帮助。
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不确定我是否理解正确但通常假设我们想要执行二进制或两类分类。
我们拥有什么？
我们有两个数组arraycls1 = 50X60和arraycls2 = 50X60，每个数组包含50个精确特征，用于第一类和第二类的60个样本。
下一步是什么？
您应该将两个数组连接成一个：
datatotal=horzcat(arraycls1,arraycls2);
您的输出应该是一个大小为50乘120的数组，表示您有120个样本的50个要素。
如何创建目标数组？
为了做到这一点，我们使用一个数组：target=zeros(NumOfCls,NumOfSmpls)在我们的例子中NumOfCls = 2和NumOfSmpls = 120。现在，您应该按适当的顺序填充目标：
target(1,1:60)=1; //class 1
target(2,61:120)=1; //class 2
因此输入和目标数组的长度将保持不变，您应该执行分类。
希望这有帮助！