基于知识库实现手写数字识别 - MATLAB代码

基于知识库实现手写数字识别 - MATLAB代码

手写数字识别是计算机视觉领域中的一个重要任务，它可以将手写数字图像转化为对应的数字标签。在本文中，我们将使用MATLAB编程语言来实现基于知识库的手写数字识别。我们将介绍如何构建一个简单的知识库，并使用该知识库来对手写数字图像进行分类。

1. 数据集准备
   首先，我们需要一个手写数字数据集来训练和测试我们的模型。在本例中，我们将使用MNIST数据集，它是一个广泛使用的手写数字数据集，包含了大量的手写数字图像及其对应的标签。你可以从MNIST官方网站下载该数据集。

2. 数据预处理
   在开始训练之前，我们需要对数据进行预处理。具体来说，我们需要将图像转换为数字矩阵，以便计算机可以理解和处理它们。我们还需要将标签转换为独热编码（one-hot encoding）格式，方便后续的分类任务。

下面是一个示例代码，展示了如何使用MATLAB进行数据预处理：

% 加载MNIST数据集
load('mnist.mat');