使用R语言搭建支持向量机实现MNIST数据集分类

MNIST数据集是一个手写数字图像数据集，包括60,000个训练样本和10,000个测试样本。这里我们使用R语言搭建支持向量机（SVM）模型来实现该数据集的分类。

首先，我们需要导入MNIST数据集。R语言中提供了许多方法可以导入MNIST数据集，这里我们使用`read.table`函数以及`matrix`函数来导入数据集。

# 导入训练集
train_data <- as.matrix(read.table("train-images-idx3-ubyte", skip = 16, 
                                    col.names = paste0("V", 1:784)))
train_labels <- read.table("train-labels-idx1-ubyte", skip = 8)$V1

# 导入测试集
test_data <- as.matrix(read.table("t10k-images-idx3-ubyte", skip = 16, 
                                   col.names = paste0("V", 1:784)))
test_labels <- read.table("t10k-labels-idx1-ubyte", skip = 8)$V1

接下来，我们需要对数据进行归一化处理，将数据范围缩放到[0, 1]之间，这样可以提高SVM模型的效果。

train_data <- train_data / 255
test_data <- test_data / 255

然后，我们可以使用`e1071`库中的`svm`函数来训练SVM模型。在这里，我们使用径向基函数（RBF）内核，这是一种常用的内核函数。

library(e1071)

# 训练SVM模型
svm_model <- svm(train_data, train_labels, kernel = "radial", cost = 5)

最后，我们可以使用`predict`函数来对测试集进行预测，并计算模型的准确率。

# 预测测试集
test_pred <- predict(svm_model, test_data)

# 计算准确率
accuracy <- sum(test_pred == test_labels) / length(test_labels)
print(paste0("Accuracy: ", accuracy))

以上就是使用R语言搭建支持向量机实现MNIST数据集分类的步骤。