在matlab中使用堆叠自编码对特征进行融合的实例

堆叠自编码器是一种深度学习模型，可以用于特征融合，实现对多个特征进行组合和提取。下面是在MATLAB中使用堆叠自编码对特征进行融合的示例代码：

首先，我们需要准备一些数据作为示例。这里我们使用UCI的Iris数据集，其中包含了三个类别的鸢尾花数据，每个样本有四个特征：

load fisheriris
X = meas;
Y = dummyvar(categorical(species));

接下来，我们将数据集分为训练集和测试集：

cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3);
idx = cv.test;
Xtrain = X(~idx,:);
Ytrain = Y(~idx,:);
Xtest  = X(idx,:);
Ytest  = Y(idx,:);

然后，我们使用自编码器对每个特征进行编码和解码，以便提取特征。这里我们使用一个单层的自编码器，它将每个输入特征编码为一个大小为2的向量：

hiddenSize = 2;
autoenc1 = trainAutoencoder(Xtrain',hiddenSize,...
    'MaxEpochs',400,'EncoderTransferFunction','logsig',...
    'DecoderTransferFunction','logsig');

我们可以使用 `encode` 函数将输入数据编码为一个大小为2的向量：

XtrainFeat1 = encode(autoenc1,Xtrain');
XtestFeat1 = encode(autoenc1,Xtest');

然后，我们将编码后的特征与原始特征合并，并使用另一个自编码器再次对特征进行编码和解码：

Xtrain2 = [Xtrain,XtrainFeat1'];
Xtest2 = [Xtest,XtestFeat1'];
autoenc2 = trainAutoencoder(Xtrain2',hiddenSize,...
    'MaxEpochs',400,'EncoderTransferFunction','logsig',...
    'DecoderTransferFunction','logsig');

我们可以使用 `encode` 函数将输入数据编码为一个大小为2的向量：

XtrainFeat2 = encode(autoenc2,Xtrain2');
XtestFeat2 = encode(autoenc2,Xtest2');

最后，我们将编码后的特征与原始特征合并，并使用一个全连接的神经网络进行训练和测试：

net = feedforwardnet([10,5]);
net = train(net,[Xtrain,XtrainFeat1',XtrainFeat2'],Ytrain');
Ypred = net([Xtest,XtestFeat1',XtestFeat2']);

这样，我们就完成了特征融合的过程。完整的代码如下：

load fisheriris
X = meas;
Y = dummyvar(categorical(species));

cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3);
idx = cv.test;
Xtrain = X(~idx,:);
Ytrain = Y(~idx,:);
Xtest  = X(idx,:);
Ytest  = Y(idx,:);

hiddenSize = 2;
autoenc1 = trainAutoencoder(Xtrain',hiddenSize,...
    'MaxEpochs',400,'EncoderTransferFunction','logsig',...
    'DecoderTransferFunction','logsig');
XtrainFeat1 = encode(autoenc1,Xtrain');
XtestFeat1 = encode(autoenc1,Xtest');

Xtrain2 = [Xtrain,XtrainFeat1'];
Xtest2 = [Xtest,XtestFeat1'];
autoenc2 = trainAutoencoder(Xtrain2',hiddenSize,...
    'MaxEpochs',400,'EncoderTransferFunction','logsig',...
    'DecoderTransferFunction','logsig');
XtrainFeat2 = encode(autoenc2,Xtrain2');
XtestFeat2 = encode(autoenc2,Xtest2');

net = feedforwardnet([10,5]);
net = train(net,[Xtrain,XtrainFeat1',XtrainFeat2'],Ytrain');
Ypred = net([Xtest,XtestFeat1',XtestFeat2']);