不使用神经网络利用matlab进行手写体数字识别

手写数字识别是一种经典的模式识别问题，可以使用经典机器学习方法来解决，例如支持向量机（SVM）和k近邻算法（KNN）等。以下是一个简单的基于KNN的手写数字识别的Matlab代码示例：

1. 加载数据集

使用Matlab自带的手写数字数据集，加载方法如下：

load('digit_dataset.mat');

2. 数据预处理

将数据集划分为训练集和测试集，同时将像素值从0-255归一化到0-1之间：

train_ratio = 0.8; % 训练集占比
num_train = floor(size(X,1) * train_ratio);
num_test = size(X,1) - num_train;

% 随机打乱数据集
idx = randperm(size(X,1));
X = X(idx,:);
y = y(idx);

% 归一化
X = double(X) / 255;

% 划分训练集和测试集
X_train = X(1:num_train,:);
y_train = y(1:num_train);
X_test = X(num_train+1:end,:);
y_test = y(num_train+1:end);

3. 训练模型

使用KNN算法训练模型：

k = 5; % k值
mdl = fitcknn(X_train, y_train, 'NumNeighbors', k);

4. 测试模型

使用测试集测试模型性能：

y_pred = predict(mdl, X_test);
accuracy = sum(y_pred == y_test) / num_test;
disp(['Accuracy: ' num2str(accuracy)]);

完整的代码示例：

% 加载数据集
load('digit_dataset.mat');

% 数据预处理
train_ratio = 0.8; % 训练集占比
num_train = floor(size(X,1) * train_ratio);
num_test = size(X,1) - num_train;

% 随机打乱数据集
idx = randperm(size(X,1));
X = X(idx,:);
y = y(idx);

% 归一化
X = double(X) / 255;

% 划分训练集和测试集
X_train = X(1:num_train,:);
y_train = y(1:num_train);
X_test = X(num_train+1:end,:);
y_test = y(num_train+1:end);

% 训练模型
k = 5; % k值
mdl = fitcknn(X_train, y_train, 'NumNeighbors', k);

% 测试模型
y_pred = predict(mdl, X_test);
accuracy = sum(y_pred == y_test) / num_test;
disp(['Accuracy: ' num2str(accuracy)]);