利用matlab写一个手写数字识别代码

以下是一个简单的手写数字识别代码，使用MATLAB的神经网络工具箱：

1. 准备训练数据

首先，我们需要准备一些手写数字的样本图片。可以使用MNIST（一个数字识别数据集）或自己手写数字图片。这里我们使用MNIST数据集。

2. 加载数据

使用MATLAB的`load`函数加载MNIST数据集，如下所示：

load mnist_uint8;
% 将图像数据转换为double类型
train_x = double(train_x) / 255;
test_x = double(test_x) / 255;

3. 构建神经网络模型

我们使用一个简单的前馈神经网络模型，包括一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。使用MATLAB的`patternnet`函数创建模型：

hiddenSize = 200; % 隐藏层大小
net = patternnet(hiddenSize);

4. 训练模型

使用MATLAB的`train`函数训练模型：

net = train(net, train_x, train_y);

其中，`train_x`是训练数据，`train_y`是训练标签。

5. 测试模型

使用MATLAB的`sim`函数测试模型：

test_y = sim(net, test_x);

其中，`test_x`是测试数据，`test_y`是预测标签。

6. 计算准确率

计算模型在测试数据上的准确率：

accuracy = sum(test_y == test_y_true) / length(test_y_true);

其中，`test_y_true`是真实标签。

完整代码如下所示：

load mnist_uint8;
% 将图像数据转换为double类型
train_x = double(train_x) / 255;
test_x = double(test_x) / 255;
% 将标签转换为独热编码
train_y = full(ind2vec(double(train_y') + 1));
test_y_true = double(test_y') + 1;
% 构建神经网络模型
hiddenSize = 200; % 隐藏层大小
net = patternnet(hiddenSize);
% 训练模型
net = train(net, train_x, train_y);
% 测试模型
test_y = sim(net, test_x);
% 计算准确率
accuracy = sum(test_y == test_y_true) / length(test_y_true);
disp(['准确率：', num2str(accuracy)]);

注意，这只是一个简单的手写数字识别代码，实际应用中可能需要更多的优化和改进。