用三隐层深度信念网络对指定文件夹内的具有四个标签的图像进行分类并可视化混淆矩阵具体matlab

代码如下：

% 清空工作区
clear all;
clc;

% 加载图像数据
img_folder = 'path/to/folder'; % 替换为具体文件夹路径
imds = imageDatastore(img_folder, 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'Folder');
imds.ReadFcn = @(filename)readAndPreprocessImage(filename);

% 划分训练集、验证集和测试集
[imdsTrain, imdsVal, imdsTest] = splitEachLabel(imds, 0.6, 0.2, 0.2, 'randomized');

% 构建三隐层深度信念网络
layers = [ ...
    imageInputLayer([227 227 3])
    convolution2dLayer(11, 96, 'Stride', 4, 'Padding', 0)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(3, 'Stride', 2)
    crossChannelNormalizationLayer(5)
    convolution2dLayer(5, 256, 'Stride', 1, 'Padding', 2)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(3, 'Stride', 2)
    crossChannelNormalizationLayer(5)
    convolution2dLayer(3, 384, 'Stride', 1, 'Padding', 1)
    reluLayer
    convolution2dLayer(3, 384, 'Stride', 1, 'Padding', 1)
    reluLayer
    convolution2dLayer(3, 256, 'Stride', 1, 'Padding', 1)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(3, 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(4096)
    reluLayer
    dropoutLayer(0.5)
    fullyConnectedLayer(4096)
    reluLayer
    dropoutLayer(0.5)
    fullyConnectedLayer(4)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'MaxEpochs', 20, ...
    'InitialLearnRate', 0.0001, ...
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor', 0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod', 10, ...
    'ValidationData', imdsVal, ...
    'ValidationFrequency', 20, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练深度信念网络
net = trainNetwork(imdsTrain, layers, options);

% 对测试集进行分类并计算混淆矩阵
YTest = classify(net, imdsTest);
TTest = imdsTest.Labels;
cm = confusionmat(TTest, YTest);

% 可视化混淆矩阵
figure;
heatmap(cm, {'Label1', 'Label2', 'Label3', 'Label4'}, {'Label1', 'Label2', 'Label3', 'Label4'});
xlabel('Predicted Labels');
ylabel('True Labels');
title('Confusion Matrix');

其中，`readAndPreprocessImage` 函数可以根据具体需求自行编写，用于读取和预处理图像数据。例如，可以使用以下代码：

function Iout = readAndPreprocessImage(filename)
% 读取图像并进行预处理
I = imread(filename);

% 调整图像大小为 [227 227]，并将图像转换为 RGB 格式（如果不是）
I = imresize(I, [227 227]);
if size(I, 3) == 1
    I = repmat(I, [1 1 3]);
end

% 对图像进行归一化处理
Iout = (single(I) - 128) / 128;
end

注意，在使用深度信念网络进行图像分类时，通常需要对图像进行预处理，以确保图像数据具有相似的统计特性。常见的预处理方法包括图像大小调整、颜色空间转换、亮度均衡化、归一化等。具体预处理方法应根据具体需求来选择。