mnist数字识别贝叶斯分类matlab

以下是使用朴素贝叶斯分类算法在MATLAB中实现MNIST数字识别的基本步骤：

1. 准备数据集：从MNIST数据库中下载训练集和测试集，每张图片包含28×28像素的灰度图片和对应的标签。

2. 特征提取：将每张图片的像素值展开成一个784维向量作为输入特征。

3. 训练模型：使用训练集训练朴素贝叶斯分类器，并估计类别先验概率、特征条件概率。

4. 测试模型：使用测试集对模型进行测试，计算分类准确率和混淆矩阵。

下面是一个简单的MATLAB代码示例：

% 准备数据集
[train_images, train_labels] = mnist_parse('train-images-idx3-ubyte', 'train-labels-idx1-ubyte');
[test_images, test_labels] = mnist_parse('t10k-images-idx3-ubyte', 't10k-labels-idx1-ubyte');

% 特征提取
train_features = reshape(train_images, size(train_images, 1)*size(train_images, 2), []).';
test_features = reshape(test_images, size(test_images, 1)*size(test_images, 2), []).';

% 训练模型
nb = fitcnb(train_features, train_labels);

% 测试模型
test_predicted = predict(nb, test_features);
accuracy = sum(test_predicted == test_labels)/length(test_labels);
confusion_mat = confusionmat(test_labels, test_predicted);