Matlab中SVM在手写体识别中的应用代码实现

以下是使用Matlab中的SVM在手写体识别中的应用代码实现：

% 加载手写体数字数据集
load digits.mat;

% 将数据集分为训练集和测试集
[train_data, test_data, train_target, test_target] = train_test_split(digits.data, digits.target, 0.2);

% 创建一个SVM分类器
svm_model = fitcecoc(train_data, train_target);

% 使用测试数据评估分类器的准确性
accuracy = sum(predict(svm_model, test_data) == test_target) / numel(test_target);
disp(['Accuracy: ' num2str(accuracy)]);

在这个例子中，我们使用Matlab内置的`digits`数据集，然后使用`train_test_split`函数将数据集分为训练集和测试集。接下来，我们创建了一个SVM分类器，并使用训练数据拟合分类器。最后，我们使用测试数据评估分类器的准确性，输出分类器的准确性得分。