svm手写数字识别matlab

以下是使用支持向量机（SVM）进行手写数字识别的MATLAB代码示例：

1. 加载数据集：

load('ex3data1.mat');

2. 可视化数据集：

% 将数据集中的前 100 个图像可视化
m = 100;
rand_indices = randperm(size(X, 1));
sel = X(rand_indices(1:m), :);
displayData(sel);

3. 训练SVM分类器：

% 训练SVM分类器
C = 0.1;
model = svmTrain(X, y, C, @linearKernel);

4. 预测并计算准确率：

% 预测并计算准确率
p = svmPredict(model, X);
fprintf('Training Set Accuracy: %f\n', mean(double(p == y)) * 100);

其中，linearKernel 是一个线性核函数，用于计算特征空间中两个样本之间的相似度。可以根据实际情况选择不同的核函数，例如高斯核函数（RBF）等。

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svm手写数字识别matlab工作原理

SVM（支持向量机）是一种经典的机器学习算法，它可以用于分类和回归任务。在手写数字识别中，SVM可以用于分类任务，将输入的手写数字图像分为不同的数字类别。

在MATLAB中，可以使用SVM工具箱中的函数来实现手写数字识别。具体步骤如下：

1. 数据预处理：将手写数字图像转换为向量形式，并进行归一化处理。

2. 特征提取：使用HOG（方向梯度直方图）算法提取手写数字图像的特征向量。

3. 训练模型：使用SVM训练函数训练分类器模型。

4. 测试模型：使用测试数据对训练好的模型进行测试，计算预测准确率。

SVM的工作原理是将输入数据映射到高维空间中，找到一个最优的超平面来分割不同类别的数据点。最优的超平面是指能够最大化不同类别之间的间隔，同时最小化分类错误的数量。SVM通过对训练数据进行支持向量的选择来确定最优的超平面，这些支持向量是距离最优超平面最近的数据点。在测试数据上，SVM根据输入数据的特征向量与最优超平面的位置关系，预测输入数据所属的类别。

svm手写数字识别matlab的程序结构流程图

以下是SVM手写数字识别MATLAB程序的结构流程图：


程序结构主要包括以下步骤：

1. 数据集准备：从MNIST手写数字数据集中读取训练数据和测试数据，进行预处理和特征提取。

2. SVM模型训练：使用“fitcsvm”函数训练SVM分类器模型，设置SVM算法类型、核函数类型、正则化参数等参数，以及选择合适的特征向量长度。

3. 测试数据分类：使用“predict”函数对测试数据进行分类预测，得到预测结果。

4. 准确率计算：使用“confusionmat”函数计算预测准确率和混淆矩阵，输出结果。

整个程序结构比较清晰，使用MATLAB函数实现，代码可读性较好，易于理解和修改。