将稀疏矩阵归一化后，写出基于堆叠降噪自动编码器分类matlab程序

好的，以下是一个基于堆叠降噪自动编码器的稀疏矩阵归一化分类 MATLAB 程序的示例：

%% 假设你已经准备好了数据集，包括训练数据和测试数据
%% 训练数据包括输入数据（input_train）和标签（label_train）
%% 测试数据包括输入数据（input_test）和标签（label_test）

%% 首先，对训练数据进行稀疏矩阵归一化
input_train_normalized = normalize(input_train, 'norm', 'inf');

%% 然后，构建堆叠降噪自动编码器模型
hidden_size = 100;  % 隐藏层大小
input_size = size(input_train_normalized, 2);  % 输入层大小
output_size = max(label_train);  % 输出层大小，即类别数

autoenc1 = trainAutoencoder(input_train_normalized, hidden_size, ...
    'MaxEpochs', 200, 'L2WeightRegularization', 0.001, ...
    'SparsityRegularization', 4, 'SparsityProportion', 0.1);
features1 = encode(autoenc1, input_train_normalized);

autoenc2 = trainAutoencoder(features1, hidden_size, ...
    'MaxEpochs', 200, 'L2WeightRegularization', 0.001, ...
    'SparsityRegularization', 4, 'SparsityProportion', 0.1);
features2 = encode(autoenc2, features1);

softnet = trainSoftmaxLayer(features2, label_train, 'MaxEpochs', 100);

deepnet = stack(autoenc1, autoenc2, softnet);

%% 接下来，对测试数据进行稀疏矩阵归一化，并计算分类准确率
input_test_normalized = normalize(input_test, 'norm', 'inf');
predicted_labels = deepnet(input_test_normalized);
accuracy = sum(predicted_labels == label_test) / numel(label_test);
fprintf('分类准确率为：%f\n', accuracy);

这个示例程序仅供参考，实际应用中需要根据具体问题进行调整和修改。同时，数据的预处理和模型的参数设置等也需要根据具体情况进行调整和优化。