基于CNN-LSTM的多特征输入单输出分类预测（Matlab代码）
简介
本资源提供了一个基于卷积神经网络-长短期记忆网络（CNN-LSTM）的分类预测模型，适用于Matlab 2019及以上版本。该模型支持多特征输入单输出的二分类及多分类任务。程序内注释详细，用户只需替换数据即可直接使用。此外，程序还提供了分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图的输出。
功能特点
- 多特征输入单输出：支持多特征输入，适用于二分类及多分类任务。
- 详细注释：程序内包含详细的注释，便于用户理解和修改。
- 数据替换：用户只需替换数据即可直接运行程序，无需修改核心代码。
- 可视化输出：程序可生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图，便于结果分析。
使用说明
- 环境要求：
- Matlab 2019及以上版本。
- 确保Matlab已安装必要的深度学习工具箱。
- 数据准备：
- 准备你的数据集，确保数据格式符合程序要求。
- 替换程序中的数据路径和变量，以适应你的数据集。
- 运行程序：
- 打开Matlab，加载程序文件。
- 运行主程序，观察输出结果。
- 结果分析：
- 程序将自动生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图。
- 根据生成的图表分析模型的性能。
注意事项
- 确保Matlab版本符合要求，否则可能会出现兼容性问题。
- 替换数据时，注意数据格式和路径的正确性。
- 如有任何问题，请参考程序内的注释或联系作者。
贡献与反馈
欢迎用户提出改进建议或反馈问题。如果你有任何疑问或需要进一步的帮助，请在仓库中提交Issue。
许可证
本资源遵循MIT许可证，允许自由使用、修改和分发。请参考LICENSE文件了解详细信息。