MATLAB基于svm的手写数字识别

MATLAB提供了一个内置的svm分类器工具箱用于手写数字识别。下面是一个简单的例子，展示了如何使用svm分类器来识别手写数字。

1. 加载数据集

首先，我们需要加载手写数字数据集。在MATLAB中，可以使用`load`函数来加载数据集。数据集通常包含训练数据和测试数据。以下是加载手写数字数据集的代码：

load('digitDataset.mat');

2. 准备数据

接下来，我们需要将数据集转换为适合svm分类器的格式。在这个例子中，我们将使用`extractHOGFeatures`函数来提取图像的HOG特征。HOG特征可以用于描述图像的形状和纹理信息。

% 提取HOG特征
trainingFeatures = zeros(size(trainingImages,1),4680);
for i = 1:size(trainingImages,1)
    trainingFeatures(i, :) = extractHOGFeatures(trainingImages{i});
end

% 将标签转换为分类器需要的格式
trainingLabels = categorical(trainingLabels);

3. 训练svm分类器

现在，我们已经准备好了训练数据，接下来我们需要训练svm分类器。在MATLAB中，可以使用`fitcecoc`函数来训练svm分类器。以下是训练分类器的代码：

% 训练svm分类器
classifier = fitcecoc(trainingFeatures, trainingLabels);

4. 测试分类器

训练完成后，我们需要测试分类器的性能。在这个例子中，我们将使用测试数据集来测试分类器的准确性。以下是测试分类器的代码：

% 用测试集测试分类器性能
testFeatures = zeros(size(testImages,1),4680);
for i = 1:size(testImages,1)
    testFeatures(i, :) = extractHOGFeatures(testImages{i});
end
testLabels = categorical(testLabels);
predictedLabels = predict(classifier, testFeatures);
accuracy = sum(predictedLabels == testLabels)/numel(testLabels);

5. 结果分析

最后，我们可以分析分类器的结果。以下是输出分类器准确性的代码：

% 输出分类器的准确性
fprintf('分类器准确率为 %.2f%%\n', accuracy * 100);

通过这个简单的例子，你可以看到如何使用MATLAB内置的svm分类器工具箱来识别手写数字。如果你想了解更多关于svm分类器的信息，可以查看MATLAB的文档。