%導入原始測量數據
load choles_all;
%對原始數據進行規范化處理
[pn,meanp,stdp,tn,meant,stdt]=prestd(p,t);
[ptrans,transMat]=prepca(pn,0.001);
[R,Q]=size(ptrans) 
%將原始數據分成幾個部分作為不同用途
iitst=2:4:Q;
iival=4:4:Q;
iitr=[1:4:Q 3:4:Q];
vv.P=ptrans(:,iival); 
vv.T=tn(:,iival);
vt.P=ptrans(:,iitst); 
vt.T=tn(:,iitst);
ptr=ptrans(:,iitr); 
ttr=tn(:,iitr);
%建立網絡
net=newff(minmax(ptr),[5 3],{'tansig' 'purelin'},'trainlm');
%訓練網絡
net.trainParam.show=5;
[net,tr]=train(net,ptr,ttr,[],[],vv,vt);
%繪出訓練過程中各誤差的變化曲線
plot(tr.epoch,tr.perf,'r',tr.epoch,tr.vperf,':g',tr.epoch,tr.tperf,'-.b');
legend('訓練','確證','測試',-1);
ylabel('平方誤差');
xlabel('時間');
pause;
%得到各個級別的結果的線性回歸結果，并繪出曲線
an=sim(net,ptrans);
a=poststd(an,meant,stdt);
for i=1:3
figure(i)
[m(i),b(i),r(i)] = postreg(a(i,:),t(i,:));
end