基于支持向量机（SVM）的手写数字识别——MATLAB源码与GUI实现

基于支持向量机（SVM）的手写数字识别——MATLAB源码与GUI实现

手写数字识别是计算机视觉和模式识别领域的重要任务之一。支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的分类算法，具有较高的准确性和泛化能力。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于SVM的手写数字识别，并提供相应的源代码和GUI界面。

1. 数据集准备
   首先，我们需要一个手写数字数据集来训练和测试我们的模型。在这里，我们将使用MNIST数据集，该数据集包含大量的手写数字图像和对应的标签。你可以从MNIST官方网站下载该数据集。

2. 数据预处理
   在使用数据集之前，我们需要对图像进行预处理。首先，将图像转换为灰度图像，然后进行二值化处理，将图像转换为黑白二值图像。接下来，我们需要将图像调整为统一的大小，以便于后续的特征提取和分类。

下面是MATLAB代码示例，用于对图像进行预处理：

% 读取图像
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