深度信念网络（DBN）对文件夹内分好4个标签的图像分类并生成混淆矩阵具体matlab

实现

1. 准备数据

在Matlab中，我们可以使用ImageDatastore函数来读取图像数据，该函数将图像存储在一个数据存储器中。我们将训练数据和测试数据存储在不同的文件夹中，每个文件夹中包含4个子文件夹，每个子文件夹对应一个标签。代码如下：

trainFolder = 'train';
testFolder = 'test';

trainData = imageDatastore(trainFolder, 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
testData = imageDatastore(testFolder, 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

2. 构建深度信念网络

我们使用DeepLearningToolbox工具箱中的dbn函数来构建深度信念网络。我们使用3层隐藏神经元，每层有100个神经元。代码如下：

hiddenSizes = [100, 100, 100];
dbn = dbnSetup(hiddenSizes);

3. 训练深度信念网络

我们使用dbntrain函数来训练深度信念网络。我们将训练数据分为mini-batch，并设置训练迭代次数为100。代码如下：

batchSize = 10;
numEpochs = 100;
dbn = dbnTrain(dbn, trainData, batchSize, numEpochs);

4. 测试深度信念网络

我们使用dbnPredict函数来测试深度信念网络。代码如下：

testLabels = classify(testData, dbn);

5. 生成混淆矩阵

我们使用confusionmat函数来生成混淆矩阵。代码如下：

confMat = confusionmat(testData.Labels, testLabels);

完整代码

% 准备数据
trainFolder = 'train';
testFolder = 'test';

trainData = imageDatastore(trainFolder, 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
testData = imageDatastore(testFolder, 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

% 构建深度信念网络
hiddenSizes = [100, 100, 100];
dbn = dbnSetup(hiddenSizes);

% 训练深度信念网络
batchSize = 10;
numEpochs = 100;
dbn = dbnTrain(dbn, trainData, batchSize, numEpochs);

% 测试深度信念网络
testLabels = classify(testData, dbn);

% 生成混淆矩阵
confMat = confusionmat(testData.Labels, testLabels);