用三层长短时记忆神经网络对指定文件夹内的具有四个标签的图片进行分类并可视化混淆矩阵具体matlab

实现步骤如下：

1. 导入数据

首先需要将指定文件夹内的数据导入到matlab中。可以使用matlab自带的imageDatastore函数，该函数可以递归地从指定文件夹中读取所有图片，并将它们存储在一个ImageDatastore对象中。

imds = imageDatastore('path/to/folder', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

其中，'path/to/folder'表示指定的文件夹路径，'IncludeSubfolders'表示是否读取子文件夹中的图片，'LabelSource'表示标签的来源，这里使用文件夹名作为标签。

2. 数据预处理

在将数据输入到神经网络之前，需要对其进行预处理。常见的预处理操作包括图像大小调整、数据标准化等。

inputSize = [224 224 3];
imds.ReadFcn = @(filename)readAndPreprocessImage(filename,inputSize);

这里将图片的大小调整为[224 224 3]，并通过自定义的readAndPreprocessImage函数进行预处理操作。

3. 划分数据集

将数据集划分为训练集、验证集和测试集，其中训练集用于模型的训练，验证集用于模型的调参，测试集用于模型的评估。

[imdsTrain,imdsValidation,imdsTest] = splitEachLabel(imds,0.7,0.15,0.15,'randomized');

这里使用splitEachLabel函数将数据集按照指定比例划分为训练集、验证集和测试集。

4. 定义网络结构

定义一个三层长短时记忆神经网络，包括一个LSTM层、一个全连接层和一个Softmax层。

numClasses = 4;
layers = [
    sequenceInputLayer(inputSize(1:2),'Name','input')
    lstmLayer(100,'OutputMode','sequence','Name','lstm')
    fullyConnectedLayer(numClasses,'Name','fc')
    softmaxLayer('Name','softmax')
    classificationLayer('Name','output')];

其中，inputSize为输入数据的大小，numClasses为分类的类别数，lstmLayer和fullyConnectedLayer分别表示LSTM层和全连接层，softmaxLayer和classificationLayer分别表示Softmax层和分类层。

5. 训练网络

使用trainNetwork函数对网络进行训练，该函数需要输入训练集、网络结构、训练参数等。

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',20, ...
    'MiniBatchSize',32, ...
    'ValidationData',imdsValidation, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(imdsTrain,layers,options);

这里使用adam优化器进行训练，最大迭代次数为20，每次训练使用32个样本，每30次迭代进行一次验证，关闭训练过程中的详细输出，并开启训练进度条。

6. 评估网络

使用classify函数对测试集进行分类，并计算混淆矩阵和分类准确率。

YTest = classify(net,imdsTest);
YTest = cellstr(YTest);
YTest = categorical(YTest,{'label1','label2','label3','label4'});
accuracy = sum(YTest == imdsTest.Labels)/numel(imdsTest.Labels);
confusionMatrix = confusionmat(imdsTest.Labels,YTest);

其中，YTest为网络对测试集的分类结果，将其转换为categorical类型，计算分类准确率和混淆矩阵。

7. 可视化混淆矩阵

使用matlab自带的confusionchart函数可视化混淆矩阵。

confusionchart(confusionMatrix,{'label1','label2','label3','label4'});

其中，confusionMatrix为混淆矩阵，第二个参数为分类的类别名称。