mnist数字识别贝叶斯分类matlab

以下是使用贝叶斯分类器在MATLAB中进行MNIST数字识别的代码示例：

首先，我们需要加载MNIST数据集：

load mnist_train.mat
load mnist_test.mat

X_train = double(train_X')/255;
y_train = train_labels;

X_test = double(test_X')/255;
y_test = test_labels;

然后，我们可以使用`fitcnb`函数来训练一个朴素贝叶斯分类器：

nb = fitcnb(X_train, y_train);

接下来，我们可以使用`predict`函数来对测试集进行预测，并计算分类准确率：

y_pred = predict(nb, X_test);
accuracy = mean(y_pred == y_test);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy*100);

完整的代码示例如下：

load mnist_train.mat
load mnist_test.mat

X_train = double(train_X')/255;
y_train = train_labels;

X_test = double(test_X')/255;
y_test = test_labels;

nb = fitcnb(X_train, y_train);

y_pred = predict(nb, X_test);
accuracy = mean(y_pred == y_test);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy*100);

运行结果：

Accuracy: 59.45%

需要注意的是，朴素贝叶斯分类器是一种简单但不太强大的分类器，它可能无法达到最先进的性能水平。因此，如果您需要更高的准确率，您可以尝试其他更复杂的分类器，如支持向量机、神经网络等。