R语言支持向量机手写字识别案例设计

好的，关于R语言支持向量机手写字识别案例设计，我可以给你提供以下的步骤：

1.导入数据集：使用R语言中的read.table()函数导入手写数字数据集。可以使用以下代码：

train_data <- read.table("train.csv", sep=",", header=FALSE)
test_data <- read.table("test.csv", sep=",", header=FALSE)

2.数据预处理：对数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、特征选择等。可以使用以下代码：

# 将训练集和测试集数据分为特征和标签
train_label <- train_data[,1]
train_features <- train_data[,2:ncol(train_data)]
test_label <- test_data[,1]
test_features <- test_data[,2:ncol(test_data)]
# 特征标准化
train_features_scale <- scale(train_features)
test_features_scale <- scale(test_features)

3.建立支持向量机模型：使用R语言中的e1071库中的svm()函数建立支持向量机模型。可以使用以下代码：

library(e1071)
svm_model <- svm(train_features_scale, train_label, kernel = "radial", gamma = 0.1, cost = 10)

4.模型评估：使用测试集数据对模型进行评估，计算准确率和混淆矩阵。可以使用以下代码：

# 预测测试集数据
svm_pred <- predict(svm_model, test_features_scale)
# 计算准确率
svm_accuracy <- sum(svm_pred == test_label)/length(test_label)
# 计算混淆矩阵
library(caret)
confusionMatrix(svm_pred, test_label)

至此，R语言支持向量机手写字识别案例设计的步骤就结束了。希望这些步骤对你有所帮助。