SVM数字识别算法简单代码

这是一个基于Python的SVM数字识别算法简单代码：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 导入手写数字数据集
digits = datasets.load_digits()

# 获取数据和标签
X = digits.data
y = digits.target

# 训练和测试集分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 构建SVM模型
model = SVC(kernel='linear', C=1, gamma=0.001)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 打印模型准确率
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

运行结果：

Accuracy: 0.9777777777777777

这个算法使用SVM来分类手写数字图像，并给出了算法的准确率。

相关问题

opencv数字识别算法代码

基于OpenCV的数字识别算法代码如下所示[^1]：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/ml.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace cv::ml;

// 读取训练数据
void readData(const string& filename, Mat& data, Mat& labels) {
    ifstream file(filename);
    if (!file.is_open()) {
        cerr << "无法打开文件: " << filename << endl;
        exit(-1);
    }

    vector<vector<float>> values;
    string line;
    while (getline(file, line)) {
        stringstream ss(line);
        vector<float> row;
        float value;
        while (ss >> value) {
            row.push_back(value);
        }
        values.push_back(row);
    }

    data = Mat(values.size(), values[0].size() - 1, CV_32F);
    labels = Mat(values.size(), 1, CV_32S);

    for (int i = 0; i < values.size(); i++) {
        for (int j = 0; j < values[i].size() - 1; j++) {
            data.at<float>(i, j) = values[i][j];
        }
        labels.at<int>(i, 0) = values[i][values[i].size() - 1];
    }
}

int main() {
    // 读取训练数据
    Mat trainData, trainLabels;
    readData("train.txt", trainData, trainLabels);

    // 创建SVM分类器
    Ptr<SVM> svm = SVM::create();
    svm->setType(SVM::C_SVC);
    svm->setKernel(SVM::LINEAR);
    svm->setTermCriteria(TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER, 100, 1e-6));

    // 训练SVM分类器
    svm->train(trainData, ROW_SAMPLE, trainLabels);

    // 保存训练好的模型
    svm->save("svm_model.xml");

    // 加载测试数据
    Mat testData, testLabels;
    readData("test.txt", testData, testLabels);

    // 预测测试数据
    Mat predictions;
    svm->predict(testData, predictions);

    // 计算准确率
    int correct = 0;
    for (int i = 0; i < predictions.rows; i++) {
        if (predictions.at<float>(i, 0) == testLabels.at<int>(i, 0)) {
            correct++;
        }
    }
    float accuracy = (float)correct / predictions.rows * 100;
    cout << "准确率: " << accuracy << "%" << endl;

    return 0;
}

请注意，这只是一个示例代码，实际使用时需要根据具体情况进行修改和调整。

matlab手写数字识别SVM

针对matlab手写数字识别SVM的问题，以下是回答：

SVM（支持向量机）是一种常用的分类算法，可以用于手写数字识别。在matlab中，可以使用fitcsvm函数进行SVM分类器的训练和预测。具体步骤如下：

1.加载手写数字数据集。matlab自带了一个手写数字数据集，可以使用以下代码加载：

load('digitDataset.mat');

2.将数据集分为训练集和测试集。可以使用cvpartition函数将数据集分为训练集和测试集，例如：

c = cvpartition(numel(Y),'HoldOut',0.2);
idxTrain = training(c);
idxTest = test(c);
XTrain = X(idxTrain,:);
YTrain = Y(idxTrain);
XTest = X(idxTest,:);
YTest = Y(idxTest);

3.训练SVM分类器。可以使用fitcsvm函数训练SVM分类器，例如：

SVMModel = fitcsvm(XTrain,YTrain);

4.预测测试集结果。可以使用predict函数预测测试集结果，例如：

YPred = predict(SVMModel,XTest);

5.计算分类器准确率。可以使用confusionmat函数计算分类器的混淆矩阵，从而计算分类器的准确率，例如：

C = confusionmat(YTest,YPred);
accuracy = sum(diag(C))/sum(C(:));

以上是matlab手写数字识别SVM的基本步骤，你可以根据自己的需求进行调整和优化。