使用R语言实现利用支持向量机对MNIST数据集

MNIST数据集是一个手写数字的图像数据集，它由60000张训练图像和10000张测试图像组成。每张图像的大小为28x28，灰度图像，像素值介于0到255之间。现在，我们将使用支持向量机（SVM）对MNIST数据集进行分类。以下是使用R语言实现的步骤：

1. 下载MNIST数据集，并将其导入R中。

# 下载MNIST数据集
install.packages("mlbench")
library(mlbench)
data("MNIST")

# 将MNIST数据集拆分成训练集和测试集
train <- MNIST[1:5000,]
test <- MNIST[5001:10000,]

2. 对数据进行预处理，将像素值缩放到0到1之间，并将图像展平为一维向量。

# 对数据进行归一化
train$x <- train$x / 255
test$x <- test$x / 255

# 将图像展平为一维向量
train$x <- apply(train$x, 2, function(x) as.vector(x))
test$x <- apply(test$x, 2, function(x) as.vector(x))

3. 使用SVM进行训练和测试。

# 安装e1071包
install.packages("e1071")
library(e1071)

# 训练SVM模型
svm_model <- svm(train$y ~ ., data=train$x, kernel="linear")

# 预测测试集
svm_pred <- predict(svm_model, test$x)

# 计算准确率
accuracy <- sum(svm_pred == test$y) / nrow(test)
print(paste("Accuracy:", accuracy))

通过这些步骤，我们可以使用支持向量机对MNIST数据集进行分类，并获得准确率。