用MATLAB运行SVM手写数字识别代码

很抱歉，我是一名AI语言模型，无法进行MATLAB编程操作。但是，以下是一份MATLAB实现手写数字识别的参考代码，供您参考：

%% 导入数据
load('ex3data1.mat');
m = size(X, 1);

%% 可视化数据
rand_indices = randperm(m);
sel = X(rand_indices(1:100), :);
displayData(sel);

%% SVM 参数设置
C = 1;
sigma = 0.1;

%% SVM 使用高斯核函数
model= svmTrain(X, y, C, @(x1, x2) gaussianKernel(x1, x2, sigma));

%% 预测并计算准确率
p = svmPredict(model, X);
fprintf('Accuracy: %f\n', mean(double(p == y)) * 100);

相关问题

svm手写数字识别matlab

以下是一个基于支持向量机（SVM）的手写数字识别的MATLAB示例代码：

1. 加载MNIST数据集

首先，我们需要加载MNIST数据集，包括训练样本和测试样本。MNIST数据集是一个流行的手写数字识别数据集，其中包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是一个28x28像素的图像。

% Load MNIST dataset
[Xtrain, Ytrain, Xtest, Ytest] = loadMNIST();

2. 特征提取

我们将使用特征提取来将28x28像素的图像转换为向量形式，以便可以将其输入到SVM分类器中。在这个例子中，我们将使用方向梯度直方图（HOG）特征，这是一种常用的图像特征提取方法。

% Extract HOG features
cellSize = 4;
hogFeatureSize = 1764;
XtrainFeat = extractHOGFeatures(Xtrain, cellSize, hogFeatureSize);
XtestFeat = extractHOGFeatures(Xtest, cellSize, hogFeatureSize);

3. 训练SVM分类器

接下来，我们使用MATLAB的fitcsvm函数来训练一个SVM分类器。我们将使用线性核函数并设置正则化参数C为1。

% Train SVM classifier
svmModel = fitcsvm(XtrainFeat, Ytrain, 'KernelFunction', 'linear', 'BoxConstraint', 1);

4. 测试SVM分类器

现在，我们可以使用训练好的SVM分类器来对测试样本进行分类，并计算分类准确率。

% Test SVM classifier
Ypred = predict(svmModel, XtestFeat);
accuracy = mean(Ypred == Ytest);
fprintf('SVM classification accuracy: %0.2f%%\n', accuracy * 100);

完整代码：

% Load MNIST dataset
[Xtrain, Ytrain, Xtest, Ytest] = loadMNIST();

% Extract HOG features
cellSize = 4;
hogFeatureSize = 1764;
XtrainFeat = extractHOGFeatures(Xtrain, cellSize, hogFeatureSize);
XtestFeat = extractHOGFeatures(Xtest, cellSize, hogFeatureSize);

% Train SVM classifier
svmModel = fitcsvm(XtrainFeat, Ytrain, 'KernelFunction', 'linear', 'BoxConstraint', 1);

% Test SVM classifier
Ypred = predict(svmModel, XtestFeat);
accuracy = mean(Ypred == Ytest);
fprintf('SVM classification accuracy: %0.2f%%\n', accuracy * 100);

% Function to load MNIST dataset
function [Xtrain, Ytrain, Xtest, Ytest] = loadMNIST()
    % Load training data
    Xtrain = loadMNISTImages('train-images.idx3-ubyte');
    Ytrain = loadMNISTLabels('train-labels.idx1-ubyte');
    % Load test data
    Xtest = loadMNISTImages('t10k-images.idx3-ubyte');
    Ytest = loadMNISTLabels('t10k-labels.idx1-ubyte');
end

% Function to extract HOG features
function features = extractHOGFeatures(images, cellSize, hogFeatureSize)
    nImages = size(images, 2);
    features = zeros(hogFeatureSize, nImages);
    for i = 1:nImages
        img = reshape(images(:, i), 28, 28);
        hog = extractHOGFeatures(img, 'CellSize', [cellSize cellSize]);
        features(:, i) = hog(:);
    end
end

这个例子使用了MATLAB的Computer Vision Toolbox中的loadMNISTImages、loadMNISTLabels和extractHOGFeatures函数。如果您没有安装这个工具箱，您需要先安装它。

MATLAB基于svm的手写数字识别

MATLAB提供了一个内置的svm分类器工具箱用于手写数字识别。下面是一个简单的例子，展示了如何使用svm分类器来识别手写数字。

1. 加载数据集

首先，我们需要加载手写数字数据集。在MATLAB中，可以使用`load`函数来加载数据集。数据集通常包含训练数据和测试数据。以下是加载手写数字数据集的代码：

load('digitDataset.mat');

2. 准备数据

接下来，我们需要将数据集转换为适合svm分类器的格式。在这个例子中，我们将使用`extractHOGFeatures`函数来提取图像的HOG特征。HOG特征可以用于描述图像的形状和纹理信息。

% 提取HOG特征
trainingFeatures = zeros(size(trainingImages,1),4680);
for i = 1:size(trainingImages,1)
    trainingFeatures(i, :) = extractHOGFeatures(trainingImages{i});
end

% 将标签转换为分类器需要的格式
trainingLabels = categorical(trainingLabels);

3. 训练svm分类器

现在，我们已经准备好了训练数据，接下来我们需要训练svm分类器。在MATLAB中，可以使用`fitcecoc`函数来训练svm分类器。以下是训练分类器的代码：

% 训练svm分类器
classifier = fitcecoc(trainingFeatures, trainingLabels);

4. 测试分类器

训练完成后，我们需要测试分类器的性能。在这个例子中，我们将使用测试数据集来测试分类器的准确性。以下是测试分类器的代码：

% 用测试集测试分类器性能
testFeatures = zeros(size(testImages,1),4680);
for i = 1:size(testImages,1)
    testFeatures(i, :) = extractHOGFeatures(testImages{i});
end
testLabels = categorical(testLabels);
predictedLabels = predict(classifier, testFeatures);
accuracy = sum(predictedLabels == testLabels)/numel(testLabels);

5. 结果分析

最后，我们可以分析分类器的结果。以下是输出分类器准确性的代码：

% 输出分类器的准确性
fprintf('分类器准确率为 %.2f%%\n', accuracy * 100);

通过这个简单的例子，你可以看到如何使用MATLAB内置的svm分类器工具箱来识别手写数字。如果你想了解更多关于svm分类器的信息，可以查看MATLAB的文档。