现在有特征集为84*14的数据集,然后有一标签数组为84*1,标签数组中只有0和1,然后在MATLAB中进行二分类,使用LSTM,写出以上代码
时间: 2024-03-23 14:39:51 浏览: 10
好的,我来给你写一下MATLAB中使用LSTM进行二分类的代码:
首先,你需要将数据集和标签数组读入MATLAB中,可以使用`load`函数来完成:
```matlab
load('data.mat'); % data为84*14的数据集,label为84*1的标签数组
```
然后,你需要将数据集和标签数组分成训练集和测试集,可以使用`cvpartition`函数来完成:
```matlab
c = cvpartition(label,'HoldOut',0.2);
idxTrain = training(c);
idxTest = test(c);
dataTrain = data(idxTrain,:);
labelTrain = label(idxTrain,:);
dataTest = data(idxTest,:);
labelTest = label(idxTest,:);
```
接下来,你需要将数据集和标签数组转换成LSTM网络所需的格式,即将数据集转换成时间序列格式,将标签数组转换成分类标签格式:
```matlab
% 将数据集转换成时间序列格式
XTrain = cell(size(dataTrain,1),1);
for i = 1:size(dataTrain,1)
XTrain{i,1} = dataTrain(i,:)';
end
XTest = cell(size(dataTest,1),1);
for i = 1:size(dataTest,1)
XTest{i,1} = dataTest(i,:)';
end
% 将标签数组转换成分类标签格式
YTrain = categorical(labelTrain);
YTest = categorical(labelTest);
```
然后,你需要定义LSTM网络的架构,可以使用`lstmLayer`函数和`fullyConnectedLayer`函数来构建:
```matlab
inputSize = size(data,2);
numHiddenUnits = 100;
numClasses = 2;
layers = [ ...
sequenceInputLayer(inputSize)
lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
fullyConnectedLayer(numClasses)
softmaxLayer
classificationLayer];
```
接下来,你需要定义LSTM网络的训练选项,可以使用`trainingOptions`函数来设置:
```matlab
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',100, ...
'MiniBatchSize',16, ...
'ValidationData',{XTest,YTest}, ...
'ValidationFrequency',30, ...
'Plots','training-progress');
```
最后,你需要使用`trainNetwork`函数来训练LSTM网络:
```matlab
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);
```
训练完成后,你可以使用`classify`函数来对测试集进行分类:
```matlab
YPred = classify(net,XTest);
```
然后,你可以计算分类的准确率:
```matlab
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest);
```
以上就是使用LSTM进行二分类的MATLAB代码。