基于matlab采用KNN算法手写体数字识别实现代码

好的，以下是基于MATLAB和KNN算法的手写数字识别实现的示例代码：

% 加载MNIST数据集
load mnist_training_data.mat
load mnist_test_data.mat

% 数据预处理
training_data = double(training_data) / 255; % 归一化处理
test_data = double(test_data) / 255;

% 特征提取
training_features = reshape(training_data, size(training_data,1), []); % 将训练集中每个样本的像素矩阵转化为向量
test_features = reshape(test_data, size(test_data,1), []);

% 训练KNN分类器
k = 5; % K值
Mdl = fitcknn(training_features, training_labels, 'NumNeighbors', k);

% 预测
predicted_labels = predict(Mdl, test_features);

% 计算准确率
accuracy = sum(predicted_labels == test_labels) / numel(test_labels);
fprintf('准确率为%f\n', accuracy);

在上述代码中，我们首先加载了MNIST数据集，然后对数据进行了归一化处理，并将每个样本的像素矩阵转化为向量作为输入特征。接着，我们使用fitcknn函数训练了一个KNN分类器，并预测了测试集中每个样本的标签。最后，我们计算了分类器的准确率并输出结果。

需要注意的是，上述代码中的MNIST数据集可以在网上下载，也可以使用其他手写数字数据集。另外，KNN算法的性能和准确率还受到K值的影响，需要根据实际情况进行调参。