python实现HOG+SVM对MINIST数据集分类

可以使用scikit-learn库中的SVM模型和HOG特征提取器来实现对MINIST数据集的分类。以下是一个简单的代码示例：

from sklearn import datasets
from skimage.feature import hog
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载MINIST数据集
digits = datasets.load_digits()

# 提取HOG特征
hog_features = []
for image in digits.images:
    hog_features.append(hog(image, orientations=8, pixels_per_cell=(4, 4), cells_per_block=(2, 2)))

# 将HOG特征和标签分为训练集和测试集
split = int(0.8 * len(hog_features))
X_train, y_train = hog_features[:split], digits.target[:split]
X_test, y_test = hog_features[split:], digits.target[split:]

# 训练SVM模型
clf = LinearSVC()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集并计算准确率
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

这段代码使用了skimage库中的HOG特征提取器和scikit-learn库中的LinearSVC模型来对MINIST数据集进行分类。首先，加载数据集并提取HOG特征。然后，将数据集分为训练集和测试集，并使用训练集训练SVM模型。最后，使用测试集进行预测并计算准确率。