matlab朴素贝叶斯手写数字识别_基于MNIST数据集实现手写数字识别

实现手写数字识别的方法有很多种，其中朴素贝叶斯算法是一种常用的方法之一。下面是基于MNIST数据集实现手写数字识别的matlab代码，使用朴素贝叶斯算法：

% 读取MNIST数据集
[train_images, train_labels] = mnist_parse('train-images.idx3-ubyte', 'train-labels.idx1-ubyte');
[test_images, test_labels] = mnist_parse('t10k-images.idx3-ubyte', 't10k-labels.idx1-ubyte');

% 转换为灰度图像
train_images_gray = reshape(train_images, size(train_images,1)*size(train_images,2), size(train_images,3))';
test_images_gray = reshape(test_images, size(test_images,1)*size(test_images,2), size(test_images,3))';

% 将像素值归一化到[0,1]
train_images_norm = double(train_images_gray) / 255;
test_images_norm = double(test_images_gray) / 255;

% 训练朴素贝叶斯分类器
nb_classifier = fitcnb(train_images_norm, train_labels);

% 预测测试集
test_labels_pred = predict(nb_classifier, test_images_norm);

% 计算准确率
accuracy = sum(test_labels_pred == test_labels) / length(test_labels);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);

在上述代码中，我们首先使用`mnist_parse`函数读取MNIST数据集，并将图像转换为灰度图像，然后将像素值归一化到[0,1]。接着使用`fitcnb`函数训练朴素贝叶斯分类器，并使用`predict`函数预测测试集的标签。最后计算准确率并输出结果。

需要注意的是，MNIST数据集的格式有点特殊，需要使用`mnist_parse`函数进行解析。此外，朴素贝叶斯算法的优点是易于实现和快速训练，但是在一些复杂的分类问题上可能表现不佳。如果需要更高的准确率，可以尝试其他分类算法，比如支持向量机（SVM）和深度学习算法。