RBF手写数字识别的MATLAB源码

RBF手写数字识别的MATLAB源码

手写数字识别是机器学习领域中的一个重要任务，它可以用于自动识别手写数字，比如识别邮政编码、银行支票等。本文将介绍如何使用RBF（径向基函数）神经网络来实现手写数字识别，并提供MATLAB源码。

RBF神经网络是一种常用的神经网络模型，它由三层组成：输入层、隐藏层和输出层。隐藏层是RBF函数的集合，用于将输入数据映射到高维特征空间。输出层根据隐藏层的输出进行分类或回归任务。在手写数字识别中，我们可以使用RBF神经网络进行多分类任务。

首先，我们需要准备训练数据集和测试数据集。训练数据集包含一系列手写数字的图像及其对应的标签，用于训练RBF神经网络模型。测试数据集包含一些未知标签的手写数字图像，用于评估模型的性能。

接下来，我们将使用MATLAB编写RBF手写数字识别的源码。以下是一个简化的示例：

% 步骤1：准备训练数据
load('training_data.mat'); % 加载训练数据集，包含图像和标签
X_train