用堆叠自编码器进行对指定文件夹内的4类彩色图像进行分类并可视化混淆矩阵完整matlab代码

以下是用堆叠自编码器进行图像分类并可视化混淆矩阵的完整 MATLAB 代码：

% 加载数据
imds = imageDatastore('文件夹路径', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
% 将数据集分为训练集和测试集
[imdsTrain,imdsTest] = splitEachLabel(imds,0.7,'randomized');

% 定义自编码器网络
hiddenSize1 = 100;
autoenc1 = trainAutoencoder(imdsTrain.Files,hiddenSize1, ...
    'MaxEpochs',200, ...
    'L2WeightRegularization',0.004, ...
    'SparsityRegularization',3, ...
    'SparsityProportion',0.15, ...
    'ScaleData', false);

% 提取自编码器1的特征
feat1 = encode(autoenc1,imdsTrain.Files);

% 定义第二个自编码器网络
hiddenSize2 = 50;
autoenc2 = trainAutoencoder(feat1,hiddenSize2, ...
    'MaxEpochs',200, ...
    'L2WeightRegularization',0.002, ...
    'SparsityRegularization',3, ...
    'SparsityProportion',0.1, ...
    'ScaleData', false);

% 提取自编码器2的特征
feat2 = encode(autoenc2,feat1);

% 训练 softmax 分类器
softnet = trainSoftmaxLayer(feat2,imdsTrain.Labels,'MaxEpochs',400);

% 堆叠自编码器网络
deepnet = stack(autoenc1,autoenc2,softnet);

% 对测试集进行分类
y = classify(deepnet,imdsTest.Files);

% 计算混淆矩阵并可视化
figure
plotconfusion(imdsTest.Labels,y)

在上面的代码中，需要将 `'文件夹路径'` 替换为你的图像文件夹的路径，其中包含4类彩色图像。请确保文件夹中的每个子文件夹包含同一类别的图像。