【CNN分类】基于卷积神经网络的数据分类附matlab代码

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该文介绍了使用卷积神经网络（CNN）进行数据分类的基本流程，包括数据准备、模型构建、训练、评估和优化。通过示例代码展示了如何在Matlab中实现这一过程，强调了数据质量和模型选择的重要性，并提到了应用领域如图像识别和信号处理。

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⛄ 内容介绍

基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的数据分类是一种常见的机器学习任务。CNN图像分类、语音识别等领域取得了很大的成功。

下面是基于CNN的数据分类的基本步骤：

数据准备：收集和准备用于训练和测试的数据集。数据集应包含有标记的样本，即每个样本都有对应的类别标签。
数据预处理：对数据进行预处理，包括图像的缩放、裁剪、灰度化等操作，以使其适应CNN的输入要求。
构建CNN模型：设计并构建一个CNN模型，通常包括卷积层、池化层、全连接层等组件。可以根据具体任务和数据集的特点进行模型的设计和调整。
模型训练：使用训练数据集对CNN模型进行训练。通过反向传播算法和优化算法（如随机梯度下降）来更新模型的权重和偏置，使其逐渐适应训练数据。
模型评估：使用测试数据集对训练好的CNN模型进行评估。计算模型在测试集上的准确率、精确率、召回率等指标，评估模型的性能。
模型优化：根据评估结果对CNN模型进行优化。可以尝试调整模型的结构、超参数（如学习率、批大小等）或采用正则化技术（如dropout、L2正则化）来提高模型的性能。
模型应用：使用优化后的CNN模型对新的未标记数据进行分类预测。

需要注意的是，CNN的成功应用还依赖于合适的数据集、适当选择的模型架构和参数调整，以及充足的计算资源和训练时间。在实际应用中，还需要注意数据集的质量和规模，以及模型的泛化能力和鲁棒性。

⛄ 代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);P_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train =  categorical(T_train)';t_test  =  categorical(T_test )';%%  数据平铺%   将数据平铺成1维数据只是一种处理方式%   也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构%   但是应该始终和输入层数据结构保持一致p_train =  double(reshape(P_train, 12, 1, 1, M));p_test  =  double(reshape(P_test , 12, 1, 1, N));%%  构造网络结构layers = [ imageInputLayer([12, 1, 1])                                % 输入层  convolution2dLayer([2, 1], 16, 'Padding', 'same')          % 卷积核大小为 2*1 生成16个卷积 batchNormalizationLayer                                    % 批归一化层 reluLayer                                                  % relu 激活层  maxPooling2dLayer([2, 1], 'Stride', [2, 1])                % 最大池化层 大小为 2*1 步长为 [2, 1] convolution2dLayer([2, 1], 32, 'Padding', 'same')          % 卷积核大小为 2*1 生成32个卷积 batchNormalizationLayer                                    % 批归一化层 reluLayer                                                  % relu 激活层 fullyConnectedLayer(4)                                     % 全连接层（类别数）  softmaxLayer                                               % 损失函数层 classificationLayer];                                      % 分类层%%  参数设置options = trainingOptions('adam', ...      % Adam 梯度下降算法    'MaxEpochs', 500, ...                  % 最大训练次数 500    'InitialLearnRate', 1e-3, ...          % 初始学习率为 0.001    'L2Regularization', 1e-4, ...          % L2正则化参数    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...  % 学习率下降    'LearnRateDropFactor', 0.1, ...        % 学习率下降因子 0.1    'LearnRateDropPeriod', 400, ...        % 经过450次训练后 学习率为 0.001 * 0.1    'Shuffle', 'every-epoch', ...          % 每次训练打乱数据集    'ValidationPatience', Inf, ...         % 关闭验证    'Plots', 'training-progress', ...      % 画出曲线    'Verbose', false);%%  训练模型net = trainNetwork(p_train, t_train, layers, options);%%  预测模型t_sim1 = predict(net, p_train); t_sim2 = predict(net, p_test ); %%  反归一化T_sim1 = vec2ind(t_sim1');T_sim2 = vec2ind(t_sim2');%%  性能评价error1 = sum((T_sim1 == T_train)) / M * 100 ;error2 = sum((T_sim2 == T_test )) / N * 100 ;%%  绘制网络分析图analyzeNetwork(layers)%%  数据排序[T_train, index_1] = sort(T_train);[T_test , index_2] = sort(T_test );T_sim1 = T_sim1(index_1);T_sim2 = T_sim2(index_2);%%  绘图figureplot(1: M, T_train, 'r-*', 1: M, T_sim1, 'b-o', 'LineWidth', 1)legend('真实值', '预测值')xlabel('预测样本')ylabel('预测结果')string = {'训练集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error1) '%']};title(string)xlim([1, M])gridfigureplot(1: N, T_test, 'r-*', 1: N, T_sim2, 'b-o', 'LineWidth', 1)legend('真实值', '预测值')xlabel('预测样本')ylabel('预测结果')string = {'测试集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error2) '%']};title(string)xlim([1, N])grid%%  混淆矩阵figurecm = confusionchart(T_train, T_sim1);cm.Title = 'Confusion Matrix for Train Data';cm.ColumnSummary = 'column-normalized';cm.RowSummary = 'row-normalized';    figurecm = confusionchart(T_test, T_sim2);cm.Title = 'Confusion Matrix for Test Data';cm.ColumnSummary = 'column-normalized';cm.RowSummary = 'row-normalized';