基于贝叶斯分类器和线性分类器的手写数字识别 - MATLAB仿真

基于贝叶斯分类器和线性分类器的手写数字识别 - MATLAB仿真

手写数字识别是模式识别领域的经典问题之一。在本文中，我们将使用贝叶斯分类器和线性分类器来实现手写数字识别，并通过MATLAB进行仿真实验。我们将详细介绍这两种分类器的原理和实现步骤，并提供相应的源代码。

一、贝叶斯分类器
贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的概率分类器。它将输入数据的特征向量与每个类别的先验概率和条件概率进行比较，从而确定最有可能的类别。

1. 数据准备
   首先，我们需要准备训练数据和测试数据。训练数据是一组已知标签的手写数字图像，用于训练分类器；测试数据是一组没有标签的手写数字图像，用于评估分类器的性能。

2. 特征提取
   接下来，我们需要从手写数字图像中提取特征。常用的特征提取方法包括灰度化、二值化、图像分割等。在本文中，我们采用了简单的特征提取方法：将图像展平为一维向量。

3. 训练分类器
   通过使用训练数据和特征向量，我们可以计算每个类别的先验概率和条件概率。先验概率表示每个类别在整个数据集中的出现概率；条件概率表示给定特征向量的情况下，某个类别出现的概率。在本文中，我们使用朴素贝叶斯分类器，它假设特征之间是相互独立的。

4. 测试分类器
   使用测试数据和训练好的分类器，我们可以对手写数字进行分类。对于每个测试样本，我们计算其特征向量的条件概率，并选择具有最大概率的类别作为预测结果。

二、线性分类器
线性分类器是一种基于线性模型的分类器。它将输入数据的特征向量与一组权重进行线性组合，并通过阈值函数将结果映射到不同的类别。

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