使用R语言 搭建支持向量机 实现识别手写数字数据集MNIST
时间: 2024-06-08 07:09:26 浏览: 12
好的,以下是使用R语言搭建支持向量机实现识别手写数字数据集MNIST的步骤:
1. 下载MNIST数据集
首先需要下载MNIST数据集,可以从官网上下载:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/。下载完成后将数据集解压到本地。
2. 载入数据集
使用R语言的“readBin”函数读取MNIST数据集的训练集和测试集数据和标签,代码如下:
```R
train_images <- readBin("train-images-idx3-ubyte", "raw", file.size("train-images-idx3-ubyte"), endian = "big")
train_labels <- readBin("train-labels-idx1-ubyte", "raw", file.size("train-labels-idx1-ubyte"), endian = "big")
test_images <- readBin("t10k-images-idx3-ubyte", "raw", file.size("t10k-images-idx3-ubyte"), endian = "big")
test_labels <- readBin("t10k-labels-idx1-ubyte", "raw", file.size("t10k-labels-idx1-ubyte"), endian = "big")
```
3. 数据预处理
将读取的数据集转换为R语言的矩阵,并将像素值归一化到0-1之间,代码如下:
```R
train_images <- matrix(as.integer(train_images[-(1:16)]), nrow = 60000, ncol = 784) / 255
train_labels <- as.integer(train_labels[-(1:8)])
test_images <- matrix(as.integer(test_images[-(1:16)]), nrow = 10000, ncol = 784) / 255
test_labels <- as.integer(test_labels[-(1:8)])
```
4. 训练支持向量机模型
使用“kernlab”包中的“ksvm”函数训练支持向量机模型,代码如下:
```R
library(kernlab)
svm_model <- ksvm(train_images, train_labels, type="C-svc", kernel="rbfdot", kpar=list(sigma=0.05), C=10)
```
在这里使用了“rbfdot”核函数,参数sigma为0.05,正则化参数C为10。可以根据需要调整这些参数。
5. 测试支持向量机模型
使用测试集对训练好的支持向量机模型进行测试,并计算准确率,代码如下:
```R
predicted_labels <- predict(svm_model, test_images)
accuracy <- sum(predicted_labels == test_labels) / length(test_labels)
cat("Accuracy:", accuracy)
```
这里使用了预测标签与真实标签相等的样本数除以总样本数的方法计算准确率。
以上就是使用R语言搭建支持向量机实现识别手写数字数据集MNIST的步骤。