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
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