matlab手写体数字识别代码

以下是一个基本的MATLAB手写数字识别代码示例：

% 加载MNIST数据集
load mnist_train.csv
load mnist_test.csv

% 将训练集和测试集分别存储在X_train和X_test中，标签存储在y_train和y_test中
X_train = mnist_train(:,2:end);
y_train = mnist_train(:,1);
X_test = mnist_test(:,2:end);
y_test = mnist_test(:,1);

% 预处理数据
X_train = double(X_train)/255;
X_test = double(X_test)/255;

% 将标签转换为独热编码
y_train = full(ind2vec(y_train'+1));
y_test = full(ind2vec(y_test'+1));

% 定义神经网络模型
layers = [imageInputLayer([28 28 1])
          convolution2dLayer(5,20)
          reluLayer
          maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
          fullyConnectedLayer(10)
          softmaxLayer
          classificationLayer()];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs',20, ...
    'InitialLearnRate',0.001);

% 训练模型
net = trainNetwork(X_train',y_train,layers,options);

% 测试模型
YPred = classify(net,X_test');
YTest = vec2ind(y_test)';
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest);
fprintf('Accuracy = %f\n',accuracy);

该代码使用MNIST数据集来进行手写数字识别，使用了一个简单的卷积神经网络模型。训练选项使用了随机梯度下降算法，最大训练轮数为20。最后，该代码输出了测试准确率。