用感知器进行手写数字识别matlab代码

以下是使用感知器进行手写数字识别的 MATLAB 代码示例：

% 加载手写数字数据集
load('digit_dataset.mat');

% 将数据集分成训练集和测试集
train_ratio = 0.8; % 训练集占总数据集的比例
[train_set, test_set] = split_dataset(digit_dataset, train_ratio);

% 构建感知器模型
input_size = size(train_set{1}, 2); % 输入层大小为每个样本的特征数
output_size = 10; % 输出层大小为10，因为有10个数字
hidden_size = 100; % 隐藏层大小为100
net = perceptron(input_size, hidden_size, output_size);

% 训练感知器模型
num_epochs = 100; % 训练轮数
learning_rate = 0.1; % 学习率
for i = 1:num_epochs
    for j = 1:length(train_set)
        x = train_set{j};
        y = zeros(1, output_size);
        y(train_set_labels(j)) = 1;
        net = train(net, x', y', [], [], learning_rate);
    end
end

% 在测试集上评估模型性能
num_correct = 0;
for i = 1:length(test_set)
    x = test_set{i};
    y = sim(net, x');
    [~, prediction] = max(y);
    if prediction == test_set_labels(i)
        num_correct = num_correct + 1;
    end
end
accuracy = num_correct / length(test_set);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);

其中，`digit_dataset` 是包含手写数字数据集的变量，每个样本是一个 28x28 的灰度图像，存储在一个大小为 `N` 的单元数组中，`train_set_labels` 和 `test_set_labels` 是对应的标签。`split_dataset` 函数用于将数据集分成训练集和测试集。`perceptron` 函数用于创建感知器模型，`train` 函数用于训练模型，`sim` 函数用于进行预测。最后，计算模型在测试集上的准确率并输出。