一、深度置信网络DBN（代码获取：底部公众号）

深度置信网络（Deep Belief Network，DBN）是一种基于无监督学习的深度神经网络模型，它由多个受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）组成，层与层之间是逐层逐层训练的。

以下是DBN分类模型的基本步骤：

1. 数据准备：收集和准备用于训练和测试的数据集。确保数据集包含输入特征和相应的目标变量。

2. 逐层贪心训练：DBN的训练是逐层进行的。首先，对于每一层，使用无监督学习算法（如受限玻尔兹曼机）进行训练。这样可以逐步地将数据在网络中进行编码，并且每一层的参数可以通过最大似然估计或其他方法进行优化。

3. 微调：在逐层贪心训练完成后，进行微调以提高整个网络的性能。微调通常使用有监督学习算法，如反向传播（backpropagation）算法。通过将标签信息引入网络，可以进一步优化网络的参数，以实现更好的分类性能。

4. 预测结果：使用训练好的DBN模型对新的输入数据进行预测。通过前向传播算法，将输入数据传递到网络中，最终输出分类结果。

5. 模型评估：使用测试数据集评估DBN模型的性能。常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数等。

DBN分类模型具有以下优点：

- 能够学习到数据的高层次特征表示，具有较强的表征能力。

- 可以处理高维数据和大规模数据集。

- 具有一定的鲁棒性，对于噪声和缺失数据具有一定的容错性。

- 可以进行无监督预训练和有监督微调，融合了两种学习方式的优势。

二、MATLAB仿真结果

（1）迭代正确率和损失函数曲线

 （2）分类结果

（3）混淆矩阵

 三、关键代码展示（代码获取：下方公众号）

%%  模型预训练
% -------- 修改这里参数时，应对应修改子函数 getObjValue 的相关参数 ---------------
dbn.sizes = Best_pos(1: 3);             % 隐藏层节点
opts.numepochs = 300;                   % 训练次数
opts.batchsize = M;                     % 每次训练样本个数 需满足：（M / batchsize = 整数）
opts.momentum  = 0;                     % 学习率的动量
opts.alpha     = 0.01;                  % 学习率

dbn = dbnsetup(dbn, p_train, opts);     % 建立模型
dbn = dbntrain(dbn, p_train, opts);     % 训练模型

%%  训练权重移植，添加输出层
nn = dbnunfoldtonn(dbn, num_class);

%%  反向调整网络
% -------- 修改这里参数时，应对应修改子函数 getObjValue 的相关参数 ---------------
opts.numepochs          = Best_pos(5);  % 反向微调次数
opts.batchsize          = M;            % 每次反向微调样本数 需满足：（M / batchsize = 整数）

nn.activation_function  = 'sigm';       % 激活函数
nn.learningRate         = Best_pos(4);  % 学习率
nn.momentum             = 0.5;          % 动量参数
nn.scaling_learningRate = 1;            % 学习率的比例因子

[nn, loss, accu] = nntrain(nn, p_train, t_train, opts);  % 训练