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MATLAB实现DNN深度神经网络模式分类识别

MATLAB实现DNN深度神经网络模式分类识别

以下是使用MATLAB实现DNN深度神经网络模式分类识别的代码示例。

其中，'X'和'Y'分别是训练集的数据和标签，'num_samples'表示样本数量，'num_features'表示特征数量，'num_classes'表示分类数量，'layers'定义了DNN模型的网络结构和相关参数，'options'定义了模型训练的超参数，'net'是训练好的DNN模型，'YPred'是模型在测试集上的分类预测结果，'accuracy'为模型分类预测的准确率，'new_data'为待分类的新数据，'class_prob'为模型对新数据进行分类预测后每个分类对应的概率值，'class_idx'为概率值最大的分类索引。

% 1. 准备数据集
% 假设已经准备好一个包含N个样本和M个特征的数据集X，以及对应的标签Y（1~K个分类）
% 下面是生成随机数据的示例
num_samples = 1000; % 样本数量
num_features = 10; % 特征数量
num_classes = 3; % 分类数量
X = rand(num_samples,num_features); % 随机生成样本数据
Y = randi([1,num_classes],num_samples,1); % 随机生成样本标签

% 2. 创建模型
layers = [
    fullyConnectedLayer(50) % 隐藏层1，设置输出神经元个数为50
    reluLayer % 激活函数使用ReLU
    fullyConnectedLayer(20) % 隐藏层2，设置输出神经元个数为20
    reluLayer % 激活函数使用ReLU
    fullyConnectedLayer(num_classes) % 输出层，输出K个分类对应的概率值
    softmaxLayer % 多分类问题使用softmax激活函数
    classificationLayer % 分类损失函数
];
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'MiniBatchSize',32, ...
    'ValidationData',{XValidation,YValidation}, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(X,Y,layers,options); % 训练模型

% 3. 模型评估
YPred = classify(net,XTest); % 使用模型进行分类预测
accuracy = sum(YPred == YTest) / numel(YTest); % 计算分类准确率

% 4. 应用模型进行预测
new_data = rand(1,num_features); % 待分类的新数据，需要和训练集数据具有相同的特征数
class_prob = predict(net,new_data); % 预测新数据对应每个分类的概率值
class_idx = find(class_prob == max(class_prob)); % 找到概率值最大的分类索引

% 注意：如果样本标签Y是类别编码向量（如[0,1,0]），则模型训练时需要使用'categorical(Y)'将其转换为分类变量类型