在MATLAB中编写一个7输入单输出的堆叠稀疏降噪自动编码器分类模型并注释

以下是一个示例代码，实现了一个7输入单输出的堆叠稀疏降噪自动编码器分类模型，并进行了注释。

%% 加载数据
load fisheriris.mat; % 加载iris数据集，包含4个特征和3个类别
X = meas'; % 将特征矩阵转置为7x150的矩阵
Y = zeros(3,150); % 创建一个3x150的矩阵，用于存储类别信息
for i = 1:150
    if strcmpi(species{i},'setosa')
        Y(:,i) = [1;0;0]; % 将类别信息编码为one-hot向量
    elseif strcmpi(species{i},'versicolor')
        Y(:,i) = [0;1;0];
    else
        Y(:,i) = [0;0;1];
    end
end

%% 定义模型参数
inputSize = size(X,1); % 输入层大小为7
hiddenSize1 = 5; % 第一个隐藏层大小为5
hiddenSize2 = 3; % 第二个隐藏层大小为3
outputSize = size(Y,1); % 输出层大小为3
lambda = 0.0001; % 正则化参数
beta = 3; % 稀疏性参数
rho = 0.1; % 稀疏性目标值
alpha = 0.3; % 学习率

%% 定义第一个自编码器
autoencoder1 = trainAutoencoder(X, hiddenSize1, ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'L2WeightRegularization',lambda, ...
    'SparsityRegularization',beta, ...
    'SparsityProportion',rho, ...
    'ScaleData',false);

%% 提取第一个自编码器的编码器部分作为第一个隐藏层
hidden1 = encode(autoencoder1, X);

%% 定义第二个自编码器
autoencoder2 = trainAutoencoder(hidden1, hiddenSize2, ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'L2WeightRegularization',lambda, ...
    'SparsityRegularization',beta, ...
    'SparsityProportion',rho, ...
    'ScaleData',false);

%% 提取第二个自编码器的编码器部分作为第二个隐藏层
hidden2 = encode(autoencoder2, hidden1);

%% 定义分类器
softnet = trainSoftmaxLayer(hidden2, Y, ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'L2WeightRegularization', lambda);

%% 定义堆叠自编码器分类模型
stackednet = stack(autoencoder1, autoencoder2, softnet);

%% 训练堆叠自编码器分类模型
stackednet = train(stackednet, X, Y, ...
    'L2WeightRegularization', lambda, ...
    'SparsityRegularization', beta, ...
    'SparsityProportion', rho, ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'LearnRate', alpha);

%% 预测并计算准确率
pred = stackednet(X);
[~,predIndex] = max(pred);
[~,trueIndex] = max(Y);
acc = sum(predIndex == trueIndex) / numel(trueIndex)

注释解释：

1. 加载数据

load fisheriris.mat; % 加载iris数据集，包含4个特征和3个类别
X = meas'; % 将特征矩阵转置为7x150的矩阵
Y = zeros(3,150); % 创建一个3x150的矩阵，用于存储类别信息
for i = 1:150
    if strcmpi(species{i},'setosa')
        Y(:,i) = [1;0;0]; % 将类别信息编码为one-hot向量
    elseif strcmpi(species{i},'versicolor')
        Y(:,i) = [0;1;0];
    else
        Y(:,i) = [0;0;1];
    end
end

这部分代码加载iris数据集，并将特征矩阵转置为7x150的矩阵。同时，将类别信息编码为one-hot向量，存储在一个3x150的矩阵中。

2. 定义模型参数

inputSize = size(X,1); % 输入层大小为7
hiddenSize1 = 5; % 第一个隐藏层大小为5
hiddenSize2 = 3; % 第二个隐藏层大小为3
outputSize = size(Y,1); % 输出层大小为3
lambda = 0.0001; % 正则化参数
beta = 3; % 稀疏性参数
rho = 0.1; % 稀疏性目标值
alpha = 0.3; % 学习率

这部分代码定义了模型的各个参数，包括输入层大小、两个隐藏层的大小、输出层大小、正则化参数、稀疏性参数、稀疏性目标值和学习率。

3. 定义第一个自编码器

autoencoder1 = trainAutoencoder(X, hiddenSize1, ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'L2WeightRegularization',lambda, ...
    'SparsityRegularization',beta, ...
    'SparsityProportion',rho, ...
    'ScaleData',false);

这部分代码定义了第一个自编码器，并使用trainAutoencoder函数进行训练。其中，MaxEpochs表示最大迭代次数，L2WeightRegularization表示L2正则化参数，SparsityRegularization表示稀疏性正则化参数，SparsityProportion表示稀疏性目标值，ScaleData表示是否对数据进行缩放。

4. 提取第一个自编码器的编码器部分作为第一个隐藏层

hidden1 = encode(autoencoder1, X);

这部分代码使用encode函数提取第一个自编码器的编码器部分作为第一个隐藏层。

5. 定义第二个自编码器

autoencoder2 = trainAutoencoder(hidden1, hiddenSize2, ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'L2WeightRegularization',lambda, ...
    'SparsityRegularization',beta, ...
    'SparsityProportion',rho, ...
    'ScaleData',false);

这部分代码定义了第二个自编码器，并使用trainAutoencoder函数进行训练。其中，hidden1表示输入数据为第一个自编码器的编码器部分，其他参数的含义同上。

6. 提取第二个自编码器的编码器部分作为第二个隐藏层

hidden2 = encode(autoencoder2, hidden1);

这部分代码使用encode函数提取第二个自编码器的编码器部分作为第二个隐藏层。

7. 定义分类器

softnet = trainSoftmaxLayer(hidden2, Y, ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'L2WeightRegularization', lambda);

这部分代码定义了分类器，并使用trainSoftmaxLayer函数进行训练。其中，hidden2表示输入数据为第二个自编码器的编码器部分，其他参数的含义同上。

8. 定义堆叠自编码器分类模型

stackednet = stack(autoencoder1, autoencoder2, softnet);

这部分代码定义了堆叠自编码器分类模型，并使用stack函数将第一个自编码器、第二个自编码器和分类器堆叠起来。

9. 训练堆叠自编码器分类模型

stackednet = train(stackednet, X, Y, ...
    'L2WeightRegularization', lambda, ...
    'SparsityRegularization', beta, ...
    'SparsityProportion', rho, ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'LearnRate', alpha);

这部分代码使用train函数进行堆叠自编码器分类模型的训练。其中，X和Y分别表示输入数据和目标数据，其他参数的含义同上。

10. 预测并计算准确率

pred = stackednet(X);
[~,predIndex] = max(pred);
[~,trueIndex] = max(Y);
acc = sum(predIndex == trueIndex) / numel(trueIndex)

这部分代码使用堆叠自编码器分类模型对输入数据进行预测，并计算准确率。其中，pred表示预测结果，predIndex表示预测结果的索引，trueIndex表示真实结果的索引，acc表示准确率。