MATLAB
实现基于变分自编码器（
VAE）进行多特征分类预测的详细项目实例
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随着人工智能和大数据技术的不断进步，数据的获取和处理已成为现代科技发展的重要驱动力。在金融、医疗、生物信息、工业制造等众多领域，数据的特征日益复杂且维度越来越高。高维、多特征数据的有效利用和合理分析逐渐成为智能决策和自动化分析取得突破的关键。多特征分类预测任务本质上是通过提取大量变量关联和数据关联规律，实现样本的高效与准确判别。这类问题不仅对算法效率和准确性提出了更高的要求，也极大考验了模型的泛化能力与抵抗噪声干扰的能力。
近年来，深度学习因其在自动特征提取和表示学习上的巨大优势被广泛应用于多特征分类预测任务。卷积神经网络、循环神经网络等经典深度结构在不同问题场景下取得了显著成果，但它们的任务针对性和特征重构能力仍有提升空间。作为生成式深度模型的重要分支，变分自编码器（VAE）以其强大的潜空间表达能力和概率建模特性，能够更好地处理存在复杂结构、不规则噪声或潜在异 ...