matlab中如何得到堆叠自编码后的特征

在MATLAB中使用堆叠自编码器（Stacked Autoencoder）进行特征提取的过程如下：

1. 定义并训练堆叠自编码器。可以使用`trainAutoencoder()`函数来训练自编码器，使用`stack()`函数将多个自编码器堆叠起来形成堆叠自编码器。

2. 使用训练好的堆叠自编码器对数据进行编码。可以使用`encode()`函数来将输入数据编码为特征向量。

下面是一个简单的例子：

% 加载数据
load('digitTrainCellArrayData.mat');

% 将数据转换为矩阵形式
X = cell2mat(digitTrainCellArrayData);

% 定义并训练堆叠自编码器
hiddenSize1 = 100;
autoenc1 = trainAutoencoder(X, hiddenSize1);
hiddenSize2 = 50;
autoenc2 = trainAutoencoder(X, hiddenSize2);
hiddenSize3 = 25;
autoenc3 = trainAutoencoder(X, hiddenSize3);
stackednet = stack(autoenc1, autoenc2, autoenc3);
stackednet = train(stackednet, X);

% 使用堆叠自编码器对数据进行编码
features = encode(stackednet, X);

在上面的例子中，我们首先加载了一个手写数字数据集，然后定义了一个三层的堆叠自编码器，并使用`trainAutoencoder()`函数来训练自编码器。然后我们使用`stack()`函数将三个自编码器堆叠起来形成堆叠自编码器。最后使用`train()`函数来训练堆叠自编码器，并使用`encode()`函数来对数据进行编码，得到特征向量`features`。