DBN分类准确率matlab代码

以下是使用Matlab实现DBN分类的示例代码：

% 加载数据集
load('data.mat');

% 数据预处理
train_x = double(train_x) / 255;
test_x = double(test_x) / 255;
train_y = double(train_y);
test_y = double(test_y);

% 设置DBN的参数
dbn.sizes = [100 100 100]; % 隐藏层节点数
opts.numepochs = 50; % 迭代次数
opts.batchsize = 100; % 批量大小

% 训练DBN
dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);
dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);

% 使用DBN进行分类
train_x = dbnactivate(dbn, train_x);
test_x = dbnactivate(dbn, test_x);
softmaxModel = softmaxTrain(train_x, train_y, 10, 1e-4, 100);
pred = softmaxPredict(softmaxModel, test_x);
fprintf('Accuracy: %f%%\n', 100*mean(pred(:) == test_y(:)));

其中，`data.mat`文件包含训练和测试数据，`dbnsetup`和`dbntrain`函数用于设置和训练DBN模型，`dbnactivate`函数用于激活DBN的隐藏层，`softmaxTrain`和`softmaxPredict`函数用于训练和预测Softmax模型，最后输出分类准确率。请注意，这只是一个示例代码，具体实现可能因数据集和参数设置而异。