变分自编码器聚类matlab

变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）是一种生成模型，结合了自动编码器和概率推断的思想。它通过学习数据的潜在分布来实现数据的压缩和生成。在聚类任务中，VAE可以用于学习数据的低维表示，并将相似的样本聚集在一起。

在MATLAB中，可以使用编码器网络和解码器网络来构建一个变分自编码器。编码器网络将输入图像映射到潜在空间的均值和方差矩阵，而解码器网络则将潜在变量映射回原始图像空间。通过最小化重构误差和潜在空间的正则化项，可以训练VAE模型。

为了在聚类任务中可视化潜在空间，可以使用PCA（主成分分析）将潜在变量降维到二维，并将其绘制在散点图上。不同类别的样本可以使用不同的颜色进行标记，以便观察聚类效果。

以下是一个MATLAB函数的示例代码，用于实现变分自编码器的聚类：

function visualizeLatentSpace(XTest, YTest, encoderNet)
    \[~, zMean, zLogvar\] = sampling(encoderNet, XTest);
    zMean = stripdims(zMean)';
    zMean = gather(extractdata(zMean));
    zLogvar = stripdims(zLogvar)';
    zLogvar = gather(extractdata(zLogvar));
    
    \[~,scoreMean\] = pca(zMean);
    \[~,scoreLogvar\] = pca(zLogvar);
    
    c = parula(10);
    
    f1 = figure;
    figure(f1)
    title("Latent space")
    
    ah = subplot(1,2,1);
    scatter(scoreMean(:,2),scoreMean(:,1),\[\],c(double(YTest),:));
    ah.YDir = 'reverse';
    axis equal
    xlabel("Z_m_u(2)")
    ylabel("Z_m_u(1)")
    cb = colorbar;
    cb.Ticks = 0:(1/9):1;
    cb.TickLabels = string(0:9);
    
    ah = subplot(1,2,2);
    scatter(scoreLogvar(:,2),scoreLogvar(:,1),\[\],c(double(YTest),:));
    ah.YDir = 'reverse';
    xlabel("Z_v_a_r(2)")
    ylabel("Z_v_a_r(1)")
    cb = colorbar;
    cb.Ticks = 0:(1/9):1;
    cb.TickLabels = string(0:9);
    axis equal
end

这个函数接受测试数据集XTest和对应的标签YTest，以及已经训练好的编码器网络encoderNet作为输入。它首先从编码器网络中提取均值和方差矩阵，然后使用PCA将潜在变量降维到二维。最后，它将降维后的潜在变量绘制在散点图上，并使用不同的颜色标记不同的类别。

希望这个回答对你有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [MATLAB实现自编码器（五）——变分自编码器（VAE）实现图像生成的帮助函数](https://blog.csdn.net/qq_36108664/article/details/107897752)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [MATLAB实现自编码器（四）——变分自编码器实现图像生成Train Variational Autoencoder (VAE) to Generate ...](https://blog.csdn.net/qq_36108664/article/details/107850034)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]