matlab基于朴素贝叶斯分类器实现手写数字识别的代码

在MATLAB中，使用朴素贝叶斯分类器实现手写数字识别通常涉及数据预处理、特征提取、模型训练和测试。这里是一个简化版的示例代码：

% 导入所需库
addpath('toolbox'); % 如果你有自定义的朴素贝叶斯工具箱

% 加载MNIST数据集
data = load('mnist.mat'); % 需要下载并提供正确的数据路径
trainData = data.trainIm;
trainLabels = data.trainLabel;
testData = data.testIm;
testLabels = data.testLabel;

% 数据预处理（归一化）
trainData = double(trainData) / 255; % 将像素值范围缩放至0-1
testData = double(testData) / 255;

% 特征提取，这里假设每一行代表一个样本，每列是像素值
featuresTrain = trainData';
featuresTest = testData';

% 创建朴素贝叶斯分类器
nbModel = fitcnb(featuresTrain, trainLabels);

% 测试分类性能
predictedLabels = predict(nbModel, featuresTest);
accuracy = sum(predictedLabels == testLabels) / numel(testLabels);

% 输出准确率
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)])

% 可能的改进：你可以考虑分割数据集用于交叉验证，优化参数等