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的完整 MATLAB 代码：

% 加载数据集
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');
% 定义自编码器的参数
hiddenSize1 = 128;
hiddenSize2 = 64;
% 构建自编码器
autoenc1 = trainAutoencoder(imdsTrain.Files, hiddenSize1, ...
    'MaxEpochs',400, ...
    'L2WeightRegularization',0.004, ...
    'SparsityRegularization',4, ...
    'SparsityProportion',0.15, ...
    'ScaleData', false);
feat1 = encode(autoenc1,imdsTrain.Files);
autoenc2 = trainAutoencoder(feat1,hiddenSize2, ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'L2WeightRegularization',0.002, ...
    'SparsityRegularization',4, ...
    'SparsityProportion',0.1, ...
    'ScaleData', false);
% 微调自编码器
softnet = trainSoftmaxLayer(feat1,imdsTrain.Labels,'MaxEpochs',400);
deepnet = stack(autoenc1,autoenc2,softnet);
% 测试深度网络
y = deepnet(imdsTest.Files);
plotconfusion(imdsTest.Labels, y);

请将“文件夹路径”替换为存储图像的文件夹的实际路径。此代码使用了堆叠自编码器来提取特征并使用softmax分类器进行分类。您可以通过更改自编码器的参数和层数来实验不同的设置。