基于CNN-LSTM数据分类：Matlab实现
在当今的信息时代，数据处理和分类已经成为了不可或缺的技能和工具。其中卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是非常有效的机器学习算法。本文旨在介绍如何结合这两种算法来进行数据分类，并附带相应的Matlab源代码。
一、CNN-LSTM的原理与流程
CNN适用于处理图像和序列数据，能够提取出数据中的特征，对于数据的位置不敏感。而LSTM则能够处理序列数据中的长期依赖关系，这样可以捕获到数据的时间演化过程，对于数据的位置十分敏感。结合两者的优势，我们就可以得到更加准确的数据分类方法。
流程如下：
- 数据预处理：包括数据清洗、规范化处理等；
- 特征提取：使用CNN模型提取数据中的特征；
- 序列化处理：将CNN提取出的特征序列化，作为LSTM的输入；
- LSTM训练：使用序列化后的数据，在LSTM上进行训练；
- 分类预测：使用训练好的模型对新数据进行分类预测。
二、CNN-LSTM算法的实现步骤
- 数据预处理：这里我们使用Iris数据集来进行分类，数据集中包含了三个品种的鸢尾花的数据，我们需要将其转化为像素形式。代码如下：
irisData = load
