现有代码和数据% 清空工作区变量和命令窗口内容 clear clc % 加载数据集 load ('E:\Onedrive\桌面\毕设\朴素贝叶斯图像分类\test_images.mat'); load ('E:\Onedrive\桌面\毕设\朴素贝叶斯图像分类\test_labels.mat'); load ('E:\Onedrive\桌面\毕设\朴素贝叶斯图像分类\train_images.mat'); load ('E:\Onedrive\桌面\毕设\朴素贝叶斯图像分类\train_labels.mat');请在此基础上利用matlab实现了一个基于贝叶斯分类器的手写数字识别模型。主要分为以下步骤： 解析MNIST数据集，分别读取训练集和测试集中的图像和标签数据。 对图像数据进行二值化处理并提取特征，提取后的特征为14*14的二值图像。 使用贝叶斯分类器对提取后的特征进行分类训练，并计算先验概率和类条件概率。 对测试集进行特征提取和分类，最终输出分类结果和准确率。 给出主程序和所有用到的m文件

以下是一个基于贝叶斯分类器的手写数字识别模型的 MATLAB 代码：

主程序 main.m：

clear;
clc;

% 加载数据集
load('train_images.mat');
load('train_labels.mat');
load('test_images.mat');
load('test_labels.mat');

% 对图像数据进行二值化处理并提取特征
train_features = extract_features(train_images);
test_features = extract_features(test_images);

% 使用贝叶斯分类器对提取后的特征进行分类训练，并计算先验概率和类条件概率
[prior, likelihood] = train(train_features, train_labels);

% 对测试集进行特征提取和分类，最终输出分类结果和准确率
[accuracy, predicted_labels] = test(test_features, test_labels, prior, likelihood);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy*100);

提取特征 extract_features.m：

function features = extract_features(images)
% 对图像数据进行二值化处理并提取特征

% 图像二值化
binary_images = imbinarize(images);

% 图像缩放
resized_images = imresize(binary_images, [14 14]);

% 特征提取
features = reshape(resized_images, size(resized_images,1)*size(resized_images,2), size(resized_images,3));
end

训练 train.m：

function [prior, likelihood] = train(features, labels)
% 使用贝叶斯分类器对提取后的特征进行分类训练，并计算先验概率和类条件概率

% 计算先验概率
prior = zeros(1, 10);
for i = 1:10
    prior(i) = sum(labels == (i-1)) / length(labels);
end

% 计算类条件概率
likelihood = zeros(size(features, 1), 10);
for i = 1:10
    x = features(:, labels == (i-1));
    likelihood(:, i) = sum(x, 2) / size(x, 2);
end
end

测试 test.m：

function [accuracy, predicted_labels] = test(test_features, test_labels, prior, likelihood)
% 对测试集进行特征提取和分类，最终输出分类结果和准确率

% 计算后验概率
posterior = test_features'*log(likelihood) + log(prior);

% 预测标签
[~, predicted_labels] = max(posterior, [], 2);
predicted_labels = predicted_labels - 1;

% 计算准确率
accuracy = sum(predicted_labels == test_labels) / length(test_labels);
end

注意：以上代码中的路径需要根据实际情况进行修改。