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基于MNIST手写数字数据库的MATLAB SVM分类识别系统
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资 源 简 介
本项目使用MATLAB实现了一个基于支持向量机的手写数字分类系统。通过对MNIST数据集进行预处理、特征提取和SVM模型训练，能够有效识别0-9的手写数字，为图像分类任务提供完整的解决方案。
详 情 说 明
基于MNIST手写数字数据库的SVM分类识别系统
项目介绍
本项目实现了一个基于支持向量机(SVM)的手写数字分类系统。系统能够对MNIST手写数字数据库中的图像进行自动分类识别，通过图像预处理、特征提取和机器学习算法，实现对0-9十个数字类别的高精度分类。功能特性
- 数据预处理：自动为MNIST训练集和测试集数据添加对应的数字标签
- 特征提取：从28×28像素的灰度图像中提取有效特征
- 模型训练：使用支持向量机算法训练数字分类模型
- 性能评估：计算测试集分类准确率，评估模型性能
- 结果可视化：提供分类结果的可视化展示（混淆矩阵、错误分类示例等）
使用方法
- 确保MNIST数据库文件(mnist_all.mat)位于项目目录下
- 运行主程序文件，系统将自动执行以下流程：
- 查看控制台输出的分类准确率和生成的评估报告
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 统计学和机器学习工具箱
- 图像处理工具箱（用于可选的可视化功能）
