基于 MATLAB 的 Fisher 分类手写数字识别

最新推荐文章于 2023-09-18 11:53:23 发布
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本文介绍了使用 MATLAB 的 Fisher 线性判别分析（FLD）方法对 MNIST 数据集进行手写数字识别的过程。通过数据预处理、FLD 分类器建模、测试与评估，实验结果显示在测试集上准确率达到了 0.8547，F1-score 达到 0.8539。

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基于 MATLAB 的 Fisher 分类手写数字识别

手写数字识别是计算机视觉领域的一个重要问题，在数字分类、自然语言处理和人工智能等领域中都有广泛应用。本文介绍了一种基于 MATLAB 的 Fisher 分类方法来识别手写数字的实现。

  1. 数据集准备
    我们使用 MNIST 数据集，该数据集包含 60000 个训练样本和 10000 个测试样本，每个样本大小为 28x28 像素。我们将每幅图像展开成一个 784 维的向量，然后标准化处理，保证每个特征均值为 0，方差为 1。

  2. Fisher 线性判别分析
    Fisher 线性判别分析（FLD）是一种经典的线性分类方法。FLD 旨在通过寻找最佳投影轴来将训练数据映射到低维空间。为了将数据投影到一条直线上，FLD 最大化类间离散度，同时最小化类内离散度。

MATLAB 中提供了 classify 函数实现了 FLD 分类器。首先使用训练集进行分类器建模：“

% load data
load('mnist.mat'
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模式识别中Fisher分类器的Matlab实现及测试
wenyusuran的专栏
02-02 2万+
Fisher分类器用于解决二类线性可分问题。 Fisher准则基本原理：找到一个最合适的投影轴，使两类样本在该轴上投影之间的距离尽可能远，而每一类样本的投影尽可能紧凑，从而使分类效果为最佳。 例如上图中：通过将方块点和圆点向w1投影，然后再在设置合适的阈值即可将方块和圆点分离。   Matlab程序如下： %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
Fisher分类器的matlab实现
CodeGu的博客
08-08 948
Iris数据集是一个经典的分类数据集，其中包含150个样本，分为三个品种：Iris Setosa，Iris Versicolour和Iris Virginica。在上面的例子中，我们使用matlab实现了Fisher分类器，并对Iris数据集进行了测试。在实际应用中，我们需要进行更复杂的处理和优化，以提高分类器的性能。由于Fisher分类器假设数据服从正态分布，因此我们需要对数据进行标准化处理。在本篇文章中，我们将介绍如何使用matlab实现Fisher分类器，并对其进行简单的测试。###4. 进行分类。
Fisher线性分类器MATLAB实现
04-02
Fisher线性分类器的MATLAB 代码，Fisher线性分类器是最基础的线性分类器，其通过降维来快速进行样本的二分
fisher 算法的matlab实现
07-16
用matlab实现的fisher分类算法。
基于Matlab和Mnist数据集的手写数字识别（含GUI手写板）
m0_59921410的博客
07-17 6861
Matlab训练卷积神经网络，识别手写数字。设计GUI手绘板并实时识别数字。
【手写数字识别】基于matlab Fisher分类手写数字识别 【含Matlab仿真 505期】.zip
11-17
优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图；...
【手写数字识别】基于matlab Fisher分类手写数字识别 【含Matlab源码 505期】.md
10-15
由于手写数字存在书写风格上的差异，导致字符出现多种变形，因此开发出高性能的手写数字识别算法具有挑战性。手写数字识别算法主要包括两类特征提取方法：统计特征和结构特征。统计特征通常包括点矩、特征区域等；...
基于Fisher分类实现手写数字识别(MATLAB代码).zip
05-16
在本项目中，我们主要探讨的是如何利用Fisher分类器实现手写数字的识别，这是一种在机器学习领域广泛应用的方法。Fisher分类器，也称为Fisher线性判别分析（LDA），是一种统计方法，旨在寻找能最大化类别间方差同时...
基于Fisher分类的手写数字识别MATLAB代码实现
最新发布
06-08
本项目聚焦于利用 Fisher 分类器实现手写数字识别，这是机器学习中一种常见的方法。Fisher 分类器也称为 Fisher 线性判别分析（LDA），其核心是寻找一种投影方向，以最大化类别间的差异，同时最小化类别内的差异。...
基于MATLAB的Fisher分类手写数字识别
TechSavant的博客
09-18 188
通过对MNIST数据集的训练和测试，我们可以得到一个能够准确分类手写数字的分类器。MNIST数据集包含大量的手写数字图像，每个图像都有相应的标签，表示图像中的数字。手写数字识别是计算机视觉领域的一个重要任务，它涉及将手写的数字图像自动分类为相应的数字。在本文中，我们将使用MATLAB编写一个基于Fisher分类器的手写数字识别系统。在手写数字识别中，常用的特征提取方法是使用像素值作为特征。在MATLAB中，我们可以使用。通过观察混淆矩阵，我们可以判断分类器在不同数字上的表现，并进一步改进分类器的性能。
fisher算法的matlab实现
06-25
fisher算法的matlab实现
fisher算法matlab实现
02-28
实现fisher算法，并对两个二维正态分布随机序列 进行训练，进而可在屏幕上任意取点，程序可输出属于第一类 还是第二类
fisher判别matlab源程序代码
03-13
部分代码： function [a,b]=fisher(A,B,X,h) %A，B表示A,B类的数据，X表示未知类别的数据。 %A,B,X的列表示不同的指标，行表示一个个体。 %h为显著性水平。 average1=mean(A); average2=mean(B); m=size(A,1); n=size(B,1); p=size(A,2); for i=1:p
简单Fisher线性分类器Matlab实验设计
08-07
简单Fisher线性分类器Matlab实验设计,含具体代码，仅供参考。
fisher法matlab实现
06-25
用matlab编写出fisher法。
matlab手写数字识别_MNIST手写数字识别
weixin_39982452的博客
11-23 1573
项目背景MNIST 数据集是经典的手写数字识别数据集，每个样本28*28。如图所示 data set downloaddataset template精简版MNIST：一共1797个样本，每个样本8*8，sklearn自带完整版MNIST：一共6万个样本(5万个训练，1万个测试)，每个样本28*28数据探查#-*-coding:utf-8-*-fromsklearn.datas...
fisher分类matlab代码
SWEDEN_1003的博客
01-13 7082
w12=xlsread('fisher数据样本.xlsx','C2:F16'); %分别选取类1和类2、测试样本的数据 w1=w12(1:5,:);  w2=w12(6:12,:); sample=w12(13:15,:); %计算类1和类2的样本数 r1=size(w1,1);  r2=size(w2,1);  r3=size(sample,1); %计算类1和类2的均值（矩阵）
matlab费希尔判别,Matlab-线性分类器之Fisher线性判别
weixin_39765100的博客
03-16 1826
在许多实际问题中，由于样本特征空间的类条件密度函数常常很难确定，随着特征空间维数的增加所需样本数急剧增加，而且利用Parzen窗等非参数方法估计分布往往需要大量样本，因此在实际问题中，往往不去求类条件概率密度函数，而是利用样本集直接设计分类器。具体说就是首先给定某个判别函数，然后利用样本集确定判别函数中的未知参数。这种方法称为判别函数法，并且根据其中判别函数的形式，可分为线性分类器和非线性分类器。...
【手写数字识别】基于matlab Fisher分类手写数字识别 【含Matlab源码 505期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
03-12 2294
Fisher分类手写数字识别 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
MATLAB实现基于Fisher分类的手写数字识别
通过理解这些知识点，开发者或学习者可以更好地掌握如何使用MATLAB实现一个基于Fisher分类器的手写数字识别系统，并通过GUI界面为用户提供便利的交互体验。这不仅涉及到算法理论，还涉及到图像处理、机器学习以及...
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