matlab二分类二维数据CNN深度神经网络

首先，你需要将你的二分类二维数据转换为图像格式，例如将每个样本数据转换为一个二维矩阵。然后，你需要构建一个卷积神经网络（CNN）模型来处理图像数据并进行分类。

以下是一个简单的CNN模型构建示例：

% 导入数据并将其转换为图像格式
X = load('data.mat');
X = reshape(X, [28,28,1,1000]); % 28x28的图像，1个通道，1000个样本
Y = categorical(randi([0,1],1000,1)); % 随机生成1000个二分类标签

% 构建CNN模型
layers = [
    imageInputLayer([28 28 1]) % 输入层
    convolution2dLayer(5,20) % 卷积层，使用5x5的卷积核，20个卷积核
    reluLayer() % ReLU激活函数
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) % 最大池化层，使用2x2的池化窗口，步长为2
    fullyConnectedLayer(2) % 全连接层，输出2个神经元，用于二分类
    softmaxLayer() % Softmax层
    classificationLayer() % 分类层
];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',5, ...
    'MiniBatchSize',32, ...
    'Verbose',false);

% 训练模型
net = trainNetwork(X,Y,layers,options);

在上面的示例中，我们使用了一个包含卷积层、ReLU激活层、最大池化层、全连接层和Softmax层的CNN模型。我们还定义了一个随机生成的二分类标签，将其与图像数据一起输入到模型中进行训练。

你可以根据你的数据和任务要求来调整模型的结构和参数，以达到最好的分类效果。