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

实现步骤如下：

1. 准备数据集：将图像按照标签分类好，并将其存放在不同的文件夹中。

2. 加载和预处理数据：使用MATLAB中的ImageDataStore函数来加载数据，同时使用ImageDataAugmenter函数来进行数据增强操作（如旋转、翻转等），以提高模型的性能。

3. 构建深度信念网络（DBN）：使用DeepLearningToolbox中的dbn函数来构建DBN模型，并使用train函数来训练模型。

4. 进行图像分类和可视化混淆矩阵：使用classify函数来对测试集中的图像进行分类，并使用confusionmat函数来计算和可视化混淆矩阵。

代码示例：

% 1. 准备数据集
imds = imageDatastore('path_to_folder','IncludeSubfolders',true,'LabelSource','FolderNames');

% 2. 加载和预处理数据
augmenter = imageDataAugmenter(...
'RandRotation',[-10 10],...
'RandXReflection',true,...
'RandYReflection',true,...
'RandXScale',[0.8 1.2],...
'RandYScale',[0.8 1.2]);
imds.ReadFcn = @(filename)readAndPreprocessImage(filename,augmenter);

% 3. 构建深度信念网络（DBN）
numClasses = 4;
hiddenSize = 100;
dbn = deepBeliefNet(hiddenSize);
dbn = train(dbn,imds);

% 4. 进行图像分类和可视化混淆矩阵
[testImgs,testLabels] = splitEachLabel(imds,0.2,'Randomized');
predictedLabels = classify(dbn,testImgs);
confMat = confusionmat(testLabels,predictedLabels);
confMat = bsxfun(@rdivide,confMat,sum(confMat,2));
figure;
heatmap(confMat,'Colormap',jet,'ColorLimits',[0 1],'XLabel','Predicted Labels','YLabel','True Labels','Title','Confusion Matrix');