在MATLAB中设计一个堆栈稀疏自编码器分类模型，并采用降噪自编码，其中输入为7个特征，输出为5个类别中的一个。

以下是一个基本的堆栈稀疏自编码器分类模型的 MATLAB 代码示例：

% 设置参数
inputSize = 7; % 输入特征数量
hiddenSize1 = 5; % 第一层隐藏层大小
hiddenSize2 = 3; % 第二层隐藏层大小
outputSize = 5; % 输出类别数量
lambda = 0.0001; % 正则化参数
beta = 3; % 稀疏度参数
sparsityParam = 0.01; % 稀疏性参数
maxIter = 400; % 最大迭代次数
noiseLevel = 0.1; % 噪声水平

% 加载数据
load('data.mat'); % 包含输入数据X和输出标签Y

% 预处理数据
X = normalize(X); % 归一化输入特征

% 训练第一层自编码器
autoencoder1 = trainAutoencoder(X, hiddenSize1, ...
    'MaxEpochs', maxIter, ...
    'L2WeightRegularization', lambda, ...
    'SparsityRegularization', beta, ...
    'SparsityProportion', sparsityParam, ...
    'NoiseLevel', noiseLevel);

% 提取第一层隐藏层特征
hiddenLayer1 = encode(autoencoder1, X);

% 训练第二层自编码器
autoencoder2 = trainAutoencoder(hiddenLayer1, hiddenSize2, ...
    'MaxEpochs', maxIter, ...
    'L2WeightRegularization', lambda, ...
    'SparsityRegularization', beta, ...
    'SparsityProportion', sparsityParam, ...
    'NoiseLevel', noiseLevel);

% 提取第二层隐藏层特征
hiddenLayer2 = encode(autoencoder2, hiddenLayer1);

% 训练分类器
softnet = trainSoftmaxLayer(hiddenLayer2, Y, ...
    'MaxEpochs', maxIter);

% 堆栈自编码器分类模型
stackednet = stack(autoencoder1, autoencoder2, softnet);

% 计算分类准确率
pred = stackednet(X);
acc = sum(Y == pred) / numel(Y);
fprintf('分类准确率为 %.2f%%\n', acc * 100);

需要注意的是，在上述代码中，我们使用了 `trainAutoencoder` 函数来训练自编码器，使用了 `trainSoftmaxLayer` 函数来训练分类器，并使用 `stack` 函数将它们堆叠起来，形成一个完整的堆栈自编码器分类模型。我们还使用了 `encode` 函数来提取隐藏层特征，用于训练下一层自编码器或最终的分类器。