基于matlab手写数字识别 源代码

基于Matlab的手写数字识别源代码可以通过以下步骤实现：

1. 数据准备：首先，需要准备手写数字的数据集，比如MNIST数据集，它包含大量的手写数字图片和对应的标签。这些数据可以用于训练和测试模型。

2. 数据预处理：对于手写数字图片，需要进行一些预处理操作，如灰度化、大小统一化、去噪等。

3. 特征提取：从预处理后的图片中提取特征，比如使用HOG特征提取算法。

4. 模型训练：选择合适的机器学习或深度学习模型，比如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，然后使用训练集对模型进行训练。

5. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率等指标。

以下是一个简单的手写数字识别的Matlab源代码示例：

% 加载数据
load mnist_train.mat
load mnist_test.mat

% 数据预处理
X_train = double(reshape(train_images, [], 60000)') / 255;
Y_train = train_labels';
X_test = double(reshape(test_images, [], 10000)') / 255;
Y_test = test_labels';

% 训练模型
SVMModel = fitcecoc(X_train, Y_train);

% 模型预测
Y_pred = predict(SVMModel, X_test);

% 计算准确率
accuracy = sum(Y_pred == Y_test) / numel(Y_test);
disp(['准确率：', num2str(accuracy)]);

以上是一个用Matlab实现的简单的手写数字识别源代码示例，实际的实现可能会更加复杂，需要根据具体情况进行调整和优化。