使用Matlab对MNIST数据集进行分类的完整代码

下面是使用MATLAB对MNIST数据集进行分类的完整代码示例：

% 加载MNIST数据集
load mnist_dataset.mat

% 将图像数据转换为矩阵形式
train_images = reshape(train_images, 28, 28, 1, []);
test_images = reshape(test_images, 28, 28, 1, []);

% 将标签转换为独热编码形式
train_labels = categorical(train_labels);
test_labels = categorical(test_labels);

% 构建卷积神经网络模型
layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(5, 20)
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer()
    classificationLayer()
];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(train_images, train_labels, layers, options);

% 在测试集上评估模型性能
predicted_labels = classify(net, test_images);
accuracy = sum(predicted_labels == test_labels) / numel(test_labels);
fprintf('准确率：%.2f%%\n', accuracy * 100);

这段代码加载了MNIST数据集，将图像数据转换为合适的矩阵形式，并将标签转换为独热编码。然后，构建了一个简单的卷积神经网络模型，并使用Adam优化算法进行训练。最后，在测试集上评估模型的准确率。

请注意，这段代码假设你已经有了MNIST数据集的.mat文件。如果没有，你可以从MNIST官方网站下载并将其转换为MAT文件，或者使用MATLAB内置的函数来加载MNIST数据集。