neurony wreszcie działają

%(C) MM 2013
%KLASYFIKACJA
%dane uczące
X = load('nauka.txt');
Y = X(:, end);
X(:, end) = [];

%for i=1:size(Y)
%    YY(i, Y(i)) = 1;
%end
%YY
%net = newff([0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1; 0 1], [8 1], {'tansig' 'purelin'}, 'trainlm');
net = newff([0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1],[7 1],{'tansig' 'purelin'},'trainlm');

%init - losujemy wagi początkowe
net = init(net);

net.trainParam.epochs = 200;
%net.trainParam.show = 50;
net.trainParam.goal = 1e-16;

net = train(net, X', Y');

X1 = load('testy.txt');
Y1 = X1(:, end);
X1(:, end) = [];

%for i=1:size(Y1)
%    YY1(i, Y1(i)) = 1;
%end

%Z = X1;
%Z = sim(net, X1');
Z = X;
Z = sim(net, X');
%surf(X1, YY1, Z);

Z1 = Z';
%zrobienie z wyników ułamkowych wyników 0 / 1
%for i=1:size(Z1, 1)
%    for j=1:size(Z1, 2)
%    if Z1(i, j) >= 0.5
%        Z1(i, j) = 1;
%    else
%        Z1(i, j) = 0;
%    end
%    end
%end

%zliczenie ile wyników zaklasyfikował poprawnie
licz1 = 0;
licz2 = 0;
%%for i=1:size(Z1, 1)
%    for j=1:size(Z1, 2)
%    if Z1(i, j) == Y1(i, j)
%        licz1 = licz1 + 1;
%    else
%        licz2 = licz2+1;
%    end
%    end
%    end%%

F = Z1-Y;
for i=1:size(F)
    if abs(F(i)) > 0.5
     licz2 = licz2+1;
    else
     licz1 = licz1+1;
    end
end
licz1
licz2
licz1/(licz1+licz2)