基于支持向量机的手写数字识别：R语言实现

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本文介绍了如何使用R语言实现基于支持向量机（SVM）的手写数字识别。通过MNIST数据集，数据预处理，二元分类以及线性核函数的应用，构建并训练SVM模型，最终评估模型的准确率。

基于支持向量机的手写数字识别：R语言实现

手写数字识别是机器学习中的经典问题之一。支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的分类算法，可以用于解决手写数字识别问题。本文将使用R语言实现基于支持向量机的手写数字识别，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备手写数字的数据集。在本例中，我们将使用经典的MNIST数据集，该数据集包含大量手写数字的图像样本。我们可以从R语言的mlbench包中获取该数据集。

# 导入所需的包
library(e1071)
library(mlbench)

# 加载MNIST数据集
data(DigitRecognize)

接下来，我们需要对数据进行预处理，以便将其用于支持向量机模型的训练和测试。首先，我们将数据集分为训练集和测试集，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。

# 分割数据集为训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex <- sample(1:nrow(DigitRecognize), 0.7 * nrow(DigitRecognize))
trainData <- DigitRecognize[trainIndex, ]
testData <- DigitRecognize[-trainIndex, ]

在进行支持向量机训练之前，我们需要对数据进行进一步的处理。由于支持向量机是一种二元分类器，我们需要将手写数字的标签转换为二元标签。在本例中，我们将数

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