手写数字识别 matlab 完整代码

手写数字识别在MATLAB中通常使用机器学习和图像处理技术，如支持向量机（SVM）、神经网络或K近邻算法。以下是一个简单的步骤概述以及一个基于SVM的示例代码片段。请注意，完整代码可能包含大量预处理、特征提取和模型训练的步骤。

**步骤概述：**
1. 导入数据集（如MNIST）
2. 数据预处理（归一化、reshape等）
3. 划分数据集（训练集和测试集）
4. 特征提取（如灰度化、滤波、纹理分析等）
5. 创建SVM模型
6. 训练模型
7. 测试模型并计算性能指标

**简单SVM示例代码：**

% 加载MNIST数据集
load('mnist.mat'); % 如果没有安装MNIST数据集，请从其他来源获取

% 预处理数据
data = double(data)/255; % 归一化到0-1范围
images = data(:, 1:784); % 提取图像数据
labels = data(:, 785); % 提取标签

% 划分训练集和测试集
numExamples = size(images, 1);
indices = randperm(numExamples);
trainSize = floor(0.8 * numExamples);
trainImages = images(indices(1:trainSize), :);
trainLabels = labels(indices(1:trainSize));
testImages = images(indices(trainSize+1:end), :);
testLabels = labels(indices(trainSize+1:end));

% 创建SVM分类器
svmModel = fitcsvm(trainImages, trainLabels);

% 预测测试集
predictedLabels = predict(svmModel, testImages);

% 计算性能指标（例如准确率）
accuracy = sum(predictedLabels == testLabels) / numel(testLabels);
disp("Accuracy: " + accuracy);

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