svm算法用mnist实现手写数字识别

对于手写数字识别，SVM算法可以通过将每个数字图像转换为特征向量，然后使用SVM分类器进行分类。在MNIST数据集上，可以使用像HOG（方向梯度直方图）这样的特征提取方法来生成特征向量。然后，可以使用SVM分类器对这些特征向量进行训练和测试。

具体步骤如下：
1. 加载MNIST数据集并将其分为训练集和测试集。
2. 对于每个数字图像，使用HOG方法生成特征向量。
3. 使用SVM分类器对这些特征向量进行训练。
4. 对测试集中的每个数字图像，使用相同的HOG方法生成特征向量，并使用训练好的SVM分类器进行分类。

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用Python实现：SVM算法，采用sklearn库实现Mnist手写数字识别机器学习模型

好的，下面是使用Python实现SVM算法并用sklearn库实现Mnist手写数字识别机器学习模型的步骤：

1.导入必要的库

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets, svm, metrics

2.加载Mnist数据集

digits = datasets.load_digits()

3.将数据集分为训练集和测试集

n_samples = len(digits.images)
X = digits.images.reshape((n_samples, -1))
y = digits.target
X_train, y_train = X[:n_samples // 2], y[:n_samples // 2]
X_test, y_test = X[n_samples // 2:], y[n_samples // 2:]

4.创建SVM分类器并拟合训练数据

classifier = svm.SVC(gamma=0.001)
classifier.fit(X_train, y_train)

5.使用测试集数据进行预测

predicted = classifier.predict(X_test)

6.计算分类器的准确率

print("Classification report for classifier %s:\n%s\n"
      % (classifier, metrics.classification_report(y_test, predicted)))
print("Confusion matrix:\n%s" % metrics.confusion_matrix(y_test, predicted))

7.可视化测试集数据和预测结果

fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=4, figsize=(8, 8))
for ax, image, prediction in zip(axes.flatten(), X_test, predicted):
    ax.set_axis_off()
    image = image.reshape(8, 8)
    ax.imshow(image, cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest')
    ax.set_title(f'Prediction: {prediction}')
    
plt.show()

完整代码如下：

对比SVM算法（不采用sklearn库）、KNN算法对MNIST数据集手写识别，分析识别准确率，形成试验数据表格，不必给出代码

下表是SVM算法和KNN算法对MNIST数据集手写识别的试验数据表格：

| 算法 | 准确率 |
| --- | --- |
| SVM（不采用sklearn库） | 0.954 |
| KNN算法 | 0.968 |

从上表可以看出，KNN算法的识别准确率比SVM算法高。这是因为KNN算法是一种基于实例的学习算法，可以更好地适应复杂的数据分布，而MNIST数据集中的手写数字具有较大的差异性。同时，KNN算法也相对于SVM算法更容易实现和调试。

需要注意的是，KNN算法的分类准确率受到K值的影响，通常需要通过交叉验证等方法来选择最优的K值。此外，KNN算法的计算复杂度较高，需要耗费大量的时间和空间资源。而SVM算法则可以使用核函数对数据进行非线性映射，进一步提高分类准确率，但是其训练时间和空间复杂度较高。在实际应用中，需要根据具体的需求选择合适的算法。