matlab手写数字识别SVM
时间: 2023-11-20 09:57:55 浏览: 50
针对matlab手写数字识别SVM的问题,以下是回答:
SVM(支持向量机)是一种常用的分类算法,可以用于手写数字识别。在matlab中,可以使用fitcsvm函数进行SVM分类器的训练和预测。具体步骤如下:
1.加载手写数字数据集。matlab自带了一个手写数字数据集,可以使用以下代码加载:
```matlab
load('digitDataset.mat');
```
2.将数据集分为训练集和测试集。可以使用cvpartition函数将数据集分为训练集和测试集,例如:
```matlab
c = cvpartition(numel(Y),'HoldOut',0.2);
idxTrain = training(c);
idxTest = test(c);
XTrain = X(idxTrain,:);
YTrain = Y(idxTrain);
XTest = X(idxTest,:);
YTest = Y(idxTest);
```
3.训练SVM分类器。可以使用fitcsvm函数训练SVM分类器,例如:
```matlab
SVMModel = fitcsvm(XTrain,YTrain);
```
4.预测测试集结果。可以使用predict函数预测测试集结果,例如:
```matlab
YPred = predict(SVMModel,XTest);
```
5.计算分类器准确率。可以使用confusionmat函数计算分类器的混淆矩阵,从而计算分类器的准确率,例如:
```matlab
C = confusionmat(YTest,YPred);
accuracy = sum(diag(C))/sum(C(:));
```
以上是matlab手写数字识别SVM的基本步骤,你可以根据自己的需求进行调整和优化。