基于MATLAB GUI的贝叶斯和线性分类器手写数字识别

手写数字识别是机器学习和模式识别领域中的经典问题之一。本文将介绍如何使用MATLAB GUI和贝叶斯分类器与线性分类器相结合的方法来实现手写数字识别。我们将提供相应的源代码，以帮助读者理解和实践这一方法。

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分类器。在本文中，我们将使用MNIST数据集，这是一个广泛应用于手写数字识别的公共数据集。你可以在网上找到MNIST数据集并下载。

2. 数据预处理
   在使用数据集之前，我们需要对其进行预处理。通常，我们会将图像转换为灰度图像，并进行大小标准化。然后，我们可以将图像表示为特征向量，以便输入分类器进行训练和测试。

下面是一个MATLAB代码片段，演示如何加载MNIST数据集并对其进行预处理：

% 加载MNIST数据集
load('mnist_data.mat');

% 数据预处理
num_samples =