写出在MATLAB中用CNN进行二分类的代码

### 回答1：
以下是在 MATLAB 中使用 CNN 进行二分类的代码示例：

% 加载数据
[X,T] = load_data();

% 将数据分为训练集和测试集
[XTrain,XTest,TTrain,TTest] = split_data(X,T,0.8);

% 定义模型
layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    
    convolution2dLayer(3,8,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    convolution2dLayer(3,16,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs',10, ...
    'ValidationData',{XTest,TTest}, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(XTrain,TTrain,layers,options);

% 在测试集上评估模型
YTest = classify(net,XTest);
acc = mean(YTest == TTest);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n',acc*100);

该代码使用了图像输入层、卷积层、批量归一化层、激活层、最大池化层、全连接层、softmax 层和分类层来构建 CNN 模型，并使用随机梯度下降法 (SGDM) 进行训练。在训练结束后，它会在测试集上评估模型的准确率。

### 回答2：
在MATLAB中使用CNN进行二分类的代码如下：

% 步骤1: 准备数据
% 假设有一个二分类任务的训练数据集X_train和对应的标签y_train
% X_train的大小为[图像数量，图像宽度，图像高度，图像通道数]
% y_train的大小为[图像数量，1]

% 步骤2: 构建CNN模型
% 创建一个序列模型
model = createModel();
% 指定模型的层
model = addLayers(model);
% 设置模型的选项
options = setOptions();
% 编译模型
model = compileModel(model, options);

% 步骤3: 训练模型
% 设置训练选项
trainOptions = setTrainingOptions();
% 开始模型训练
trainedModel = trainModel(model, X_train, y_train, trainOptions);

% 步骤4: 对新数据进行预测
% 假设有一个测试数据集X_test
% X_test的大小为[图像数量，图像宽度，图像高度，图像通道数]
% 使用训练好的模型进行预测
y_pred = predict(trainedModel, X_test);

% 一些辅助函数的实现
function model = createModel()
    model = sequeezeNet();
end

function model = addLayers(model)
    model = addLayers(model, convolution2dLayer(3, 3, 'Padding', 'same'), 1);
    model = addLayers(model, reluLayer(), 2);
    model = addLayers(model, maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2), 3);
    model = addLayers(model, convolution2dLayer(3, 3, 'Padding', 'same'), 4);
    model = addLayers(model, reluLayer(), 5);
    model = addLayers(model, maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2), 6);
    model = addLayers(model, fullyConnectedLayer(64), 7);
    model = addLayers(model, reluLayer(), 8);
    model = addLayers(model, fullyConnectedLayer(2), 9);
    model = addLayers(model, softmaxLayer(), 10);
    model = addLayers(model, classificationLayer(), 11);
end

function options = setOptions()
    options = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', 10, 'InitialLearnRate', 0.001);
end

function model = compileModel(model, options)
    model = compile(model, options);
end

function trainOptions = setTrainingOptions()
    trainOptions = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', 10, 'InitialLearnRate', 0.001, 'ValidationData', {X_val, y_val});
end

function trainedModel = trainModel(model, trainData, trainLabels, trainOptions)
    trainedModel = trainNetwork(trainData, trainLabels, model, trainOptions);
end

这是一个简单的使用CNN进行二分类的示例代码。其中，模型的构建、训练和预测分别通过函数实现，并提供了一些参数的设置。在实际使用时，可能需要根据具体的数据和任务进行适当的调整和修改。

### 回答3：
在MATLAB中使用CNN进行二分类的代码主要分为以下几个步骤：

1. 数据准备：
首先，将用于训练的数据与标签加载到MATLAB工作空间中，数据的维度为(n, m)，其中n为样本数量，m为特征数量。标签为一个列向量，包含每个样本的分类结果。

2. 构建CNN模型：
使用MATLAB中的convolutionalLayer()函数和fullyConnectedLayer()函数等构建CNN模型。根据需要，可以设置不同的卷积层、池化层、全连接层等。同时，使用classificationLayer()函数设置输出层。

3. 模型训练：
使用MATLAB中的trainNetwork()函数进行模型训练。其中，输入参数为训练数据、标签、CNN模型以及训练选项，可以设置训练迭代次数、学习率等。

4. 模型预测：
使用MATLAB中的classify()函数对新的数据进行分类预测。输入参数为训练好的CNN模型以及待预测的数据。

5. 评估结果：
使用MATLAB中的confusionmat()函数计算混淆矩阵，根据混淆矩阵可以计算出分类模型的准确率、召回率等评估指标。

下面是一个简单的示例代码：

% 步骤1：准备数据
load('trainingData.mat');
load('trainingLabels.mat');

% 步骤2：构建CNN模型
layers = [
    imageInputLayer([n, m, 1])
    convolution2dLayer(5, 16)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(2)
    softmaxLayer
    classificationLayer
];

% 步骤3：模型训练
options = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', 10, 'InitialLearnRate', 0.001);
trainedModel = trainNetwork(trainingData, trainingLabels, layers, options);

% 步骤4：模型预测
load('testingData.mat');
predictedLabels = classify(trainedModel, testingData);

% 步骤5：评估结果
load('testingLabels.mat');
confusionMatrix = confusionmat(testingLabels, predictedLabels);
accuracy = sum(diag(confusionMatrix)) / sum(confusionMatrix(:));
disp(['准确率：' num2str(accuracy)]);

以上是一个简单的示例代码，具体应根据数据特征和实际需求进行适当调整。