利用自编码器(AutoEncoder, AE),对图像或信号进行降维和聚类,并将隐空间在2D空间中可视化,通过Matlab编程实现

发布时间:2024年01月05日

自编码器(AutoEncoder)是一种无监督学习方法,用于对数据进行降维和聚类。它通过学习输入数据的低维表示来重构输入数据,同时保持数据的分布不变。在图像或信号处理中,自编码器可以用于提取特征、压缩数据以及可视化隐藏空间。

首先,我们需要构建一个自编码器模型。自编码器由两部分组成:编码器和解码器。编码器将输入数据映射到低维表示,解码器将低维表示还原为原始数据。为了使编码器能够学习到数据的分布,我们可以使用均方误差(MSE)作为损失函数。

接下来,我们需要训练自编码器。为了实现这一点,我们需要准备一组训练数据,并使用这些数据来更新编码器和解码器的权重。在训练过程中,我们可以通过观察编码器和解码器的性能来评估模型的收敛情况。

训练完成后,我们可以使用自编码器对新的数据进行降维和聚类。具体来说,我们可以将新数据输入到编码器中,得到其低维表示。然后,我们可以将这些低维表示输入到聚类算法中,如K-means或DBSCAN,以对这些表示进行聚类。最后,我们可以将聚类结果可视化在2D空间中。

下面是一个使用MATLAB实现自编码器的示例代码:

% 加载数据集
load fisheriris;
X = meas;

% 定义自编码器结构
inputSize = size(X, 1);
hiddenSize = 4;
encoderLayer = [inputSize hiddenSize];
decoderLayer = [hiddenSize inputSize];

% 创建自编码器对象
autoencoder = feedforwardnet(encoderLayer, 'trainlm');
autoencoder.trainParam.epoc
文章来源:https://blog.csdn.net/Demonszhao/article/details/135397179
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