R语言实现手写数字分类——支持向量机

R语言实现手写数字分类——支持向量机

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的机器学习算法，可以用于分类和回归问题。在本文中，我们将使用R语言来实现一个手写数字分类器，利用支持向量机算法对手写数字进行准确的分类。

首先，我们需要准备数据集。在这个示例中，我们将使用经典的手写数字数据集MNIST，该数据集包含了大量的手写数字图像，每个图像都对应一个标签表示它所代表的数字。我们将使用R中的mnist库来加载数据集。

install.packages("mnist")
library(mnist)

# 加载训练集和测试集
train_images <- mnist$load('train-images-idx3-ubyte')
train_labels <- mnist$load('train-labels-idx1-ubyte')
test_images <- mnist$load('t10k-images-idx3-ubyte')
test_labels <- mnist$load('t10k-labels-idx1-ubyte')

接下来，我们需要对数据进行预处理。由于SVM算法对数据的尺度敏感，我们将对图像进行标准化处理，将像素值缩放到0到1之间。同时，我们将把图像数据转换为矩阵格式，以方便后续的处理。

# 数据预处理
train_images <- train_images / 255
test_images <- test_image