使用 R语言读取MNIST数据集，并使用支持向量机实现MNIST数据集分类

好的，首先我们需要下载MNIST数据集。可以通过以下命令下载：

install.packages("mlbench")
library(mlbench)
data(MNIST)

MNIST数据集是一个手写数字识别数据集，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。每个图像都是28x28像素的灰度图像。我们将使用支持向量机（SVM）来对这些图像进行分类。

接下来，我们需要将数据集分成训练集和测试集：

train <- MNIST$trainData
train_labels <- MNIST$trainClasses
test <- MNIST$testData
test_labels <- MNIST$testClasses

现在我们可以使用e1071包中的svm函数来训练一个SVM模型：

install.packages("e1071")
library(e1071)

svm_model <- svm(train, train_labels, type = "C-classification", kernel = "linear")

我们使用线性核函数，并且将类型设置为“C-classification”，因为我们正在进行分类任务。

现在我们可以使用测试集来测试我们的模型：

predictions <- predict(svm_model, test)
accuracy <- sum(predictions == test_labels) / length(test_labels)
print(paste0("Accuracy: ", round(accuracy * 100, 2), "%"))

这会输出我们模型在测试集上的准确率。

希望这个例子可以帮助你使用R语言实现MNIST数据集分类。