基于主成分分析（PCA）的手写数字识别 Matlab 代码

最新推荐文章于 2025-05-09 08:13:14 发布
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文章标签： matlab 人工智能 开发语言 Matlab
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本文介绍了如何使用主成分分析（PCA）进行手写数字识别，主要涉及MNIST数据集的使用、Matlab代码实现、数据预处理、计算特征向量和值、选择主成分、训练最近邻分类器以及评估分类准确率。

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基于主成分分析（PCA）的手写数字识别 Matlab 代码

手写数字识别是机器学习和计算机视觉领域的一个重要问题。在本文中，我们将使用主成分分析（PCA）方法来实现手写数字的识别。PCA是一种常用的降维技术，可以帮助我们提取数据中最重要的特征。

首先，我们需要准备手写数字的数据集。我们将使用MNIST数据集，它包含了大量的手写数字图像和相应的标签。你可以在网上找到该数据集并下载。

接下来，我们将使用 Matlab 编写代码来实现手写数字识别。以下是完整的实现过程：

% 步骤1：加载数据集
load('mnist.mat'); % 加载 MNIST 数据集

% 步骤2：数据预处理
% 将图像数据转换为列向量
num_images = size
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基于 MATLAB 的主成分分析（PCA）手写数字识别
qq_39605374的博客
09-18 261
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的降维技术，可以将高维数据映射到低维空间中，同时保留数据的主要特征。在开始之前，我们需要准备一个手写数字数据集，常用的数据集是 MNIST 数据集。通过选择合适的主成分数量和分类算法，我们可以在投影空间中对手写数字进行准确的识别。在实际应用中，我们可以进一步优化模型参数和算法选择，以达到更好的识别效果。然后，我们对图像进行标准化处理，使得每个像素的取值范围在 0 到 1 之间。以上是完整的源代码和实现步骤。
基于主成分分析(PCA)的手写数字识别Matlab代码实现
TechPulseZ的博客
08-07 193
首先，我们需要准备一个手写数字数据集，这里我们采用MNIST数据集，该数据集包含60000个28x28像素的训练样本和10000个测试样本。在本篇文章中，我们将介绍如何利用主成分分析(PCA)算法来实现手写数字识别，并给出相应的Matlab代码。以上就是基于主成分分析(PCA)算法实现手写数字识别的Matlab代码。其中，U是由前k个主成分组成的特征向量矩阵，S是由对应的特征值组成的对角矩阵，V是原始数据的均值向量。其中，train_labels是训练样本的标签，pred_labels是分类结果。
Matlab的PCA降维——以Mnist手写数据为例
weixin_45734379的博客
11-22 2866
本学期有一门《超高维度数据分析》的课程，老师给了一些代码有助于我们消化理论知识
PCA （主成分分析）详解 （写给初学者） 结合matlab
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saishangxue123的专栏
01-19 2万+
本文转自：http://hi.baidu.com/ifengzh/item/8851b6387aebefc4382ffa60 PCA （主成分分析）详解 （写给初学者） 结合matlab 一、简介         PCA（Principal Components Analysis）即主成分分析，是图像处理中经常用到的降维方法，大家知道，我们在处理有关数字图像处理方面的问题
基于主成分分析（PCA）的数据降维
weixin_55010563的博客
05-09 707
取 \(v_{21}=1\) ，则 \(v_{22}=-1\) ，单位化后得到特征向量 \(v_2= \begin{bmatrix} \frac{1}{\sqrt{2}} \\ -\frac{1}{\sqrt{2}} \end{bmatrix}\)。取 \(v_{11}=1\) ，则 \(v_{12}=1\) ，单位化后得到特征向量 \(v_1= \begin{bmatrix} \frac{1}{\sqrt{2}} \\ \frac{1}{\sqrt{2}} \end{bmatrix}\)。
Python用稀疏、高斯随机投影和主成分分析PCA对MNIST手写数字数据进行降维可视化
大数据部落
08-27 1585
降维是在我们处理包含过多特征数据的大型数据集时使用的，提高计算速度，减少模型大小，并以更好的方式将巨大的数据集可视化。这种方法的目的是保留最重要的数据，同时删除大部分的特征数据。 在这个教程中，我们将简要地学习如何用Python中的稀疏和高斯随机投影以及PCA方法来减少数据维度。读完本教程后，你将学会如何通过使用这些方法来降低数据集的维度。本教程包括。 准备数据 高斯随机投影 稀疏随机投影 PCA投影 MNIST数据投射 我们将从加载所需的库和函数开始。 准备数据 .........
机器学习：PCA（实例：MNIST数据集）
ab1213456的博客
07-03 4331
一、数据 获取数据 import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_mldata mnist = fetch_mldata("MNIST original") sklearn 的 datasets 中，一个特有的方法：fetch_mldata，使用此方法可以直接从一个官方网站中下载各种机...
基于主成分分析BP神经网络算法的手写字母识别-一种高效的Matlab代码实现,基于主成分分析和BP神经网络(PCA-BP)的手写字母识别 matlab代码 ,基于主成分分析; BP神经网络; 识别
02-01
主成分分析（PCA）与BP神经网络结合的手写体字母识别技术，是在模式识别领域内的一项重要研究方向。PCA作为降维技术，能够有效地减少数据的冗余度，提炼出数据集的主要特征，而BP神经网络（Back Propagation Neural ...
基于主成分分析和BP神经网络(PCA-BP)的手写字母识别的Matlab代码
05-07
内容概要：本文详细介绍了利用主成分分析（PCA）进行数据降维以及BP神经网络进行手写字母识别的方法。首先，通过对经典的手写字母数据集进行预处理，如归一化、二值化等操作，确保数据的一致性和质量。接着，采用PCA...
基于PCA和BP神经网络的手写字母识别MATLAB代码实现及应用
最新发布
05-29
内容概要：本文详细介绍了手写字母识别技术，特别是基于主成分分析（PCA）和BP神经网络（BPNN）的方法。首先阐述了手写字母识别的背景及其面临的挑战，接着分别讲解了PCA用于数据预处理的具体步骤以及BP神经网络的...
chapter02 PCA主成分分析在手写数字识别分类的应用
weixin_30627341的博客
10-12 353
#coding=utf8 # 导入numpy工具包。 import numpy as np # 导入pandas用于数据分析。 import pandas as pd from sklearn.metrics import classification_report # 从sklearn.decomposition导入PCA。 from sklearn.decompositi...
pca mnist matlab,机器学习系列（二十）——PCA在手写数字数据集的应用
weixin_39947501的博客
03-20 733
本篇将在真实数据集——手写数字数据集上使用PCA。PCA应用到真实数据集简单手写数字数据集包括1797个样本，每个样本都是一个8×8的灰度图像，可以看作每个样本有64个特征。导入手写数字数据集：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasetsdigits = datasets.load_dig...
PCA（主成分分析）
zs_id的博客
12-31 6638
PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。∑是一个m∗n的矩阵，∑除了对角线其它元素都为0，对角线上的元素称为奇异值。VT是V的转置矩阵，是一个n∗n的矩阵，它里面的正交向量被称为右奇异值向量。通过计算数据矩阵的协方差矩阵，然后得到协方差矩阵的特征值和特征向量，选择特征值最大(即方差最大)的k个特征所对应的特征向量组成的矩阵。其中，Q是矩阵A的特征向量组成的矩阵，Σ则是一个对角阵，对角线上的元素就是特征值。
使用主成分分析进行图像压缩
Warmer_Sweeter
05-28 2579
引言主成分分析（PCA）是一种线性降维技术（算法），可将一组相关变量（p）转换为较小的k（k<p）个不相关变量，称为主成分，同时保持变量的最大可变性。主成分分析的一个用例是它可以用于...
河南大学-机器学习-pca-8
m0_68231248的博客
05-01 509
3、对两个模型分别进行10次10折交叉验证，绘制评分对比曲线。2.编程实现PCA算法，并进行手写字体识别。2、比较两个模型（64维和10维）的准确率；1、实现手写数字数据集的降维；1. 自己动手实现PCA算法。
利用主成分分析法和多层感知机(MLP)实现MNIST数据集分类
LittleCAIyuan的博客
01-06 1232
利用主成分分析法和多层感知机(MLP)实现MNIST数据集分类
机器学习——PCA主成分分析法
m0_72115396的博客
01-01 989
在这种情况下，可以使用PCA对这些向量进行降维，将每张图像表示为一个包含较少元素的向量，从而使得计算和存储成本大大降低。同时，PCA还能够从这些低维向量中提取出最具代表性的信息，以便于后续s的人脸识别任务。主成分分析（PCA）是一种常用的数据降维方法，可以将高维数据转换为低维空间，同时保留原始数据中最具代表性的信息。中，如果要识别人脸，需要将每张图像表示为一个向量，每个元素代表图像中某个像素点的灰度值。其中协方差描述两个数据的相关性，接近1为正相关，接近-1为负相关，接近0为不相关。
主成分分析（PCA）实战：数据降维与特征提取
weixin_36474001的博客
12-03 1216
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：主成分分析（PCA）是一种用于降维的数据分析方法，通过线性变换转换原始数据到一组新的变量——主成分，保留数据主要信息的同时减少复杂性和存储需求。通过计算数据的协方差或相关矩阵，寻找特征值和特征向量，实现数据的降维。特征值决定了主成分的重要性，而单位向量和累计贡献率则是衡量主成分解释原始数据方差的重要概念。主成分分析广泛应用于机器学习、...
Python：主成分分析PCA手写代码
DeniuHe的博客
09-27 1555
import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import datasets y = np.array([[1,5,6],[4,3,9],[4,2,9],[4,7,2]]) # 四行三列 def pca(X,k): n,m = X.shape mean = np.mean(X,axi...
基于PCA的手写数字识别MATLAB实现
- 代码文件：包含了实现基于PCA的手写数字识别算法的MATLAB代码。 - 说明文档：详细介绍了代码如何运行，包括数据集的介绍、代码结构说明、运行结果解读等。 6. 运行环境要求 该资源特别指出了需要在MATLAB环境下...
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