在matlab工作空间加载MNIST数据集，数据集中包含了10 000张图像，0~9中每个数字的图像均为1000张，显示图像，并获取每张图片额度尺寸。

在 MATLAB 中，可以使用 `load` 函数加载 MNIST 数据集。MNIST 数据集包含了许多图像和对应的标签，可以使用 `images` 和 `labels` 变量分别访问它们。下面是一个加载 MNIST 数据集并显示其中一张图像的示例代码：

% 加载 MNIST 数据集
load('mnist.mat');

% 显示第一张图像
imshow(images(:,:,1));

% 获取第一张图像的尺寸
size(images(:,:,1));

该代码将 MNIST 数据集加载到 MATLAB 工作空间中，并显示数据集中的第一张图像。可以通过修改第三个参数来显示其他图像。此外，该代码还使用 `size` 函数获取了第一张图像的尺寸，并将结果显示在命令窗口中。

需要注意的是，MNIST 数据集中的图像尺寸为 28x28，因此上述代码中 `size` 函数返回的结果应该是 `[28, 28]`。

相关问题

mnist数据集 matlab

MNIST 数据集是一个手写数字集合，由 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本组成。每个图像都是 28x28 像素的灰度图像。MNIST 数据集在计算机视觉领域被广泛使用，特别是在图像分类和数字识别任务中。

如果您使用 MATLAB，可以通过以下方式获取 MNIST 数据集：

1. 使用以下命令下载 MNIST 数据集：

url = 'https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning/raw/master/data/mnist.pkl.gz';
websave('mnist.pkl.gz',url);

2. 解压缩数据集：

gunzip('mnist.pkl.gz');

3. 加载数据集：

load('mnist.mat');

这样将得到三个变量，分别是 train_data、train_labels、test_data 和 test_labels，它们包含训练集和测试集的图像数据和标签。

mnist数据集分类matlab

Mnist数据集是一个经典的手写数字识别数据集，包含了60,000个训练样本和10,000个测试样本。每个样本都是一个28x28的灰度图像，图像中包含了手写数字0-9。我们的任务是利用Matlab对这些图像进行分类。

首先，我们需要载入Mnist数据集。Matlab提供了一个方便的函数`loadMNISTImages`和`loadMNISTLabels`来加载数据。我们可以使用这些函数加载训练集图像和标签、测试集图像和标签。加载完后，我们就可以开始进行分类了。

接下来，我们可以使用任何机器学习算法来对Mnist数据集进行分类。一种常用的算法是支持向量机(SVM)。Matlab提供了`fitcecoc`函数来训练支持向量机分类器。我们可以使用训练集图像和标签来训练分类器，并使用测试集图像进行预测。可以使用`predict`函数来获取预测结果。

另一种常用的算法是神经网络。Matlab提供了`patternnet`和`train`函数来构建和训练神经网络分类器。我们可以定义一个具有多层隐藏层的神经网络，然后使用训练集图像和标签进行训练，并使用测试集图像进行预测。

最后，根据分类结果，我们可以计算准确率作为评估分类器的指标。准确率是指在所有预测中正确分类的比例。我们可以通过将预测结果与真实标签进行比较来计算准确率。

通过以上步骤，我们可以用Matlab对Mnist数据集进行分类。希望这个回答能够对您有帮助。