基于贝叶斯和线性分类器的手写数字识别算法实现

最新推荐文章于 2023-09-16 13:52:39 发布
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文章标签： 算法 支持向量机 机器学习 matlab
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
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本文介绍了利用贝叶斯和线性分类器实现手写数字识别的过程，主要涉及MNIST数据集的使用、特征提取、模型训练与测试。在Matlab环境下，通过内置函数实现模型的训练和预测，达到良好的识别效果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

基于贝叶斯和线性分类器的手写数字识别算法实现

手写数字识别是机器学习中的重要问题，其应用广泛，例如自动邮件识别、签名识别、银行票据识别等。本篇文章将介绍如何使用贝叶斯和线性分类器算法实现手写数字识别，并提供Matlab源代码。

  1. 数据集

我们使用MNIST数据集，其中包含了60000个训练样本和10000个测试样本。每个样本是一个28x28像素的灰度图像，表示0-9十个数字中的一个。

  1. 特征提取

为了将图像转换为数字特征，我们对每个图像进行简单处理：首先将每个像素值归一化到0-1之间，然后将图像展平成一个1x784的向量。

  1. 训练模型

我们使用贝叶斯和线性分类器算法来训练模型。具体来说，我们使用朴素贝叶斯算法来计算每个类别的先验概率和条件概率，然后用线性分类器来进行分类。

在Matlab中，可以使用fitcecoc函数来训练多类别线性分类器，并使用fitcnb函数来训练朴素贝叶斯分类器。

  1. 测试模型

测试过程与训练过程类似。对于每个测试样本，我们将其预测为具有最大后验概率的类别。

在Matlab中，可以使用predict函数来进行预测。

  1. 源代码

以下是实现手写数字识别的Matlab源代码：


                

                
                
        

    

    
  


        

            

                

                

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基于MATLAB GUI的贝叶斯和线性分类器手写数字识别

				
			

			

				

					CyberBladeX的博客
				

				

					09-18
					
					89
					
				

			

		

		

			
				
首先，我们需要一个手写数字数据集来训练和测试我们的分类器。在本文中，我们将使用MNIST数据集，这是一个广泛应用于手写数字识别的公共数据集。然后，我们可以将图像表示为特征向量，以便输入分类器进行训练和测试。函数中，我们首先对手写数字图像进行预处理，然后使用贝叶斯分类器和线性分类器进行识别。在窗口中，我们可以添加绘图区域和一些控件，以便用户可以手写数字并点击识别按钮。首先，我们需要将标签转换为二进制形式，以便SVM可以进行训练和测试。然后，我们可以使用MATLAB的贝叶斯分类器函数进行训练和测试。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
基于贝叶斯分类器的手写数字识别Matlab实现及GUI设计

				
			

			

				

					HackWhisper的博客
				

				

					08-06
					
					370
					
				

			

		

		

			
				
然后利用贝叶斯定理计算每个类别的后验概率，并选取概率最大的类别作为分类结果。在手写数字识别中，贝叶斯分类器可以将每个数字看作一个类别，利用训练样本中的像素值作为特征，对每个类别进行建模，然后根据待分类样本的像素值计算其属于每个类别的概率，并最终选择概率最大的类别作为分类结果。本文将介绍基于贝叶斯分类器的手写数字识别，利用Matlab实现，并且设计用户界面(GUI)，方便用户使用。下面是基于贝叶斯分类器的手写数字识别Matlab源代码，包含数据准备、特征提取、模型建立、分类器训练和GUI设计五个部分。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
【手写数字识别】基于贝叶斯和线性分类器实现手写数字识别含Matlab源码

				
			

			

				

					matlab_dingdang的博客
				

				

					05-20
					
					334
					
				

			

		

		

			
				
1 简介

线性分类器的原理当样本通过变换映射为特征向量以后，它就成为了特征空间中的点。而由于每个类中的样本会具有某些共性，即特征会有不同，那么属于一个类的样本集的点集，总是会与别的类的点集相分离，那么如果我们可以找到一个函数，能够把不同的点集相分离，那我们的任务也就解决了。由于判别函数法不依赖于概率密度分布的统计学知识，我们可以理解为将样本通过他们的特征用几何方法，将整个空间分解为不同类的子空间。判别函数法可以根据边界所代表的函数划分为线性和非线性分类器。由于线性分类器涉及数学方法较为简...

			
		

	





	

		

			

				
					
基于朴素贝叶斯分类器的手写数字识别及MATLAB源代码与GUI实现

				
			

			

				

					qq_37934722的博客
				

				

					09-12
					
					346
					
				

			

		

		

			
				
在手写数字识别中，我们可以将每个数字的图像表示为一个特征向量，其中每个元素表示图像中的像素值。这个数据集应包含一系列手写数字的图像，每个图像都有对应的标签，表示图像所代表的数字。在本文中，我们将使用MNIST数据集，这是一个常用的手写数字识别数据集，包含大量的手写数字图像及其对应的标签。手写数字识别是机器学习中的一个经典问题，它的目标是根据手写数字的图像来准确地识别出对应的数字。函数，我们可以打开一个GUI窗口，选择待识别的手写数字图像，并点击“识别”按钮进行识别。函数用于选择并显示待识别的图像，

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
基于贝叶斯和线性分类器的手写数字识别-附带Matlab源代码

				
			

			

				

					CoderExtra的博客
				

				

					09-11
					
					144
					
				

			

		

		

			
				
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，并提供相应的Matlab源代码。MNIST数据集由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本是一个28x28像素的灰度图像，表示0到9之间的数字。在本例中，我们将使用简单的特征提取方法，即将每个图像的像素值展开为一个向量，然后将每个像素作为一个特征。通过准备数据集，提取特征，训练模型并评估性能，我们可以得到一个准确的手写数字识别系统。在实际应用中，您可能需要对分类器进行更多的调优和改进，以获得更好的性能。

			
		

	





	

		

			

				
					
【手写数字识别】基于matlab GUI贝叶斯+线性分类器手写数字识别【含Matlab源码 828期】.md

				
			

			

				

					10-15
				

			

		

		

			
				
利用Matlab图形用户界面(GUI)，结合贝叶斯分类器和线性分类器，可以构建一个简单高效的手写数字识别系统。通过GUI，用户可以方便地输入手写数字图像，系统根据训练好的分类器模型识别并展示识别结果。同时，Matlab...

			
		

	





	

		

			

				
					
【手写数字识别】基于贝叶斯和线性分类器实现手写数字识别含Matlab源码.zip

				
			

			

				

					06-04
				

			

		

		

			
				
标题中的“【手写数字识别】基于贝叶斯和线性分类器实现手写数字识别含Matlab源码”指的是一个使用贝叶斯理论和线性分类器进行手写数字识别的项目，该项目包含了Matlab的源代码。手写数字识别是计算机视觉领域的一个...

			
		

	





	

		

			

				
					
贝叶斯网络与深度学习的结合：图像识别和分类

				
			

			

				

					AI天才研究院
				

				

					07-25
					
					3610
					
				

			

		

		

			
				
在当今数字化时代,图像识别和分类技术已经成为人工智能和计算机视觉领域的核心研究方向之一。随着数据量的爆炸性增长和计算能力的不断提升,深度学习技术在图像处理任务中展现出了惊人的性能。然而,传统的深度学习方法往往缺乏对不确定性的有效建模和推理能力。另一方面,贝叶斯网络作为一种概率图模型,在处理不确定性和进行推理方面具有独特优势。将贝叶斯网络与深度学习相结合,有望克服单一方法的局限性,为图像识别和分类任务带来新的突破。本文将深入探讨贝叶斯网络与深度学习的结合,特别是在图像识别和分类领域的应用。

			
		

	





	

		

			

				
					
基于贝叶斯识别器的手写数字识别和线性识别器的手写数字识别matlab仿真

				
			

			

				

					FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
				

				

					06-21
					
					930
					
				

			

		

		

			
				
其中，$p(x|i)$ 表示数字 $i$ 生成图像 $x$ 的概率，$p(i)$ 表示数字 $i$ 出现的先验概率，$p(x)$ 表示图像 $x$ 出现的概率。$p(i)$ 可以通过训练数据集中数字 $i$ 的样本计算得到，即 $p(i)=n_i/N$，其中 $n_i$ 表示数字 $i$ 的样本数量，$N$ 表示总样本数量。其中，$d$ 表示图像的维度，$\mu_i$ 表示数字 $i$ 的均值向量，$\Sigma_i$ 表示数字 $i$ 的协方差矩阵。接下来，需要使用训练数据集来训练模型。

			
		

	





	

		

			

				
					
基于贝叶斯分类器（朴素贝叶斯）的手写数字识别

				
			

			

				

					weixin_53284122的博客
				

				

					04-13
					
					4999
					
				

			

		

		

			
				
1.认识mnist数据集







2.朴素贝叶斯分类 

原理就不再介绍：



3.代码如下：


import numpy as np
from struct import unpack
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from collections import Counter
import math
from sklearn.decomposition import PCA



# 配置文件
config ...

			
		

	





	

		

			

				
					
【手写数字识别】基于matlab GUI贝叶斯+线性分类器手写数字识别【含Matlab源码 828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；
				

				

					04-25
					
					2519
					
				

			

		

		

			
				
贝叶斯+线性分类器手写数字识别
完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！

			
		

	





	

		

			

				
					
手写数字数据集_机器学习4（朴素贝叶斯：高斯、多项式、伯努利，手写数据集案例）...

				
			

			

				

					weixin_39520979的博客
				

				

					12-17
					
					592
					
				

			

		

		

			
				
机器学习算法应用领域支持向量机：图像识别、人脸识别朴素贝叶斯：数字识别、文字识别、垃圾邮箱分类、传媒行业的文本挖掘from PIL import Image 
import numpy as np

image = Image.open('QQ图片.png') #显示图片
image_arr = np.array(image)  #显示数组
image_arr.ravel() #将三维数组平铺成...

			
		

	





	

		

			

				
					
基于贝叶斯分类器和线性分类器的手写数字识别 - MATLAB仿真

				
			

			

				

					HackDashX的博客
				

				

					09-16
					
					342
					
				

			

		

		

			
				
本文介绍了基于贝叶斯分类器和线性分类器的手写数字识别方法，并提供了相应的MATLAB源代码。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。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。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。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。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。

			
		

	





	

		

			

				
					
python朴素贝叶斯分类的手写数字识别_朴素贝叶斯分类器与手写数字分类的实现...

				
			

			

				

					weixin_39980711的博客
				

				

					12-09
					
					647
					
				

			

		

		

			
				
一、朴素贝叶斯分类器的原理朴素贝叶斯方法是基于贝叶斯公式与特征条件独立的假设的分类方法。对于给定的训练数据集，基于特征条件独立的假设学习输入输出的联合概率分布，这样就学到了一个生成模型，然后基于该模型，对于给定的测试样本 ，利用贝叶斯公式求出输出概率(或概率密度)最大的输出  。具体如下在训练集中，给定了 个带标签的数据，记为  ，其中  是  维(特征)向量(即实例点)，通常在  中取值。  是...

			
		

	





	

		

			

				
					
python朴素贝叶斯分类的手写数字识别_利用贝叶斯算法实现手写体识别（Python）...

				
			

			

				

					weixin_39768247的博客
				

				

					12-09
					
					484
					
				

			

		

		

			
				
#!/usr/bin/python#-*- coding: utf-8 -*-##########################################Bayes : 用来描述两个条件概率之间的关系#参数:        inX: vector to compare to existing dataset (1xN)#dataSet: size m data set of known v...

			
		

	





	

		

			

				
					
贝叶斯决策分类器 MNIST手写数据集 分类 python实现

				
			

			

				

					weixin_30466039的博客
				

				

					05-08
					
					1523
					
				

			

		

		

			
				
转载： (1) https://zhuanlan.zhihu.com/p/51200626
　　　（2） 菊安酱的机器学习第三期
　　　（3） 代码来自：https://github.com/WenDesi/lihang_book_algorithm
　　　 (4) https://blog.youkuaiyun.com/taiji1985/article/details/73657994
...

			
		

	





	

		

			

				
					
贝叶斯分类器（手写数字识别）

				
			

			

				

					m0_58058919的博客
				

				

					09-18
					
					1864
					
				

			

		

		

			
				
在手写数字识别中，0-9出现的先验概率为1/10，每张图片大小为32x32，转换为一个包含784个特征向量的一纬向量，计算每类中，784个特征向量出现的概率即为类条件概率。后验概率是在测试样本时使用。已知样本的先验概率，特征向量的类条件概率。就可以测试出测试集中的样本处于被归为某类的概率。类条件概率：每类中的样本取得某个具体特征向量的概率       P(x,wi)后验概率：样本取得某个具体特征向量时属于每类的概率      P(wi,x)先验概率：每类样本的出现的概率。

			
		

	





	

		

			

				
					
统计学习实战--朴素贝叶斯分类手写数字图像（多项式模型、伯努利模型、高斯模型）

				
			

			

				

					weixin_43918046的博客
				

				

					07-21
					
					1935
					
				

			

		

		

			
				
这次我们使用朴素贝叶斯分类最常用的3个衍生模型：多项式模型、伯努利模型、高斯模型对手写数字图像进行训练分类。
我们直接采用sklearn框架，这个框架基本包含了所有机器学习统计学习模型，导入使用很方便简单，也省得我们自己手写模型框架了。
关于朴素贝叶斯分类看我之前的博文，统计学习（二）朴素贝叶斯分类，当然博文有什么问题也欢迎及时指出交流，谢谢~
完整工程文件点击这里
如果对你的学习有所帮助欢迎点star,感谢~
一、手写数字数据集
MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Inst

			
		

	





	

		

			

				
					
javv.lang.RuntimeException: net.coobird.thumbnailator.tasks.UnsupportedFormatExceptionLNo suitable ImageReader found for sourec data

					
最新发布

				
			

			

				

					04-01
				

			

		

		

			
				
### Java中解决Thumbnailator导致的UnsupportedFormatException异常问题

当使用Thumbnailator库处理某些特定图像格式（如WebP）时，可能会遇到`net.coobird.thumbnailator.tasks.UnsupportedFormatException: No suitable ImageReader found for source data.` 这种异常表明Java的ImageIO API无法识别该图像格式[^1]。

#### 原因分析
此问题的根本原因是Java标准库中的ImageIO模块不支持某些特殊格式的图像文件（例如WebP）。因此，在尝试加载这些图像时，会因为缺少合适的`ImageReader`而引发异常[^2]。

#### 解决方案
为了使Thumbnailator能够正常处理此类图像格式，可以引入第三方库来扩展ImageIO的功能。以下是具体解决方案：

1. **引入TwelveMonkeys库**
   TwelveMonkeys是一个强大的图像处理库，它提供了对多种图像格式的支持，包括WebP、TIFF等。通过添加以下Maven依赖项，可以使ImageIO支持更多图像格式：
   
   ```xml
   <dependency>
       <groupId>com.twelvemonkeys.imageio</groupId>
       <artifactId>imageio-webp</artifactId>
       <version>3.7.0</version>
   </dependency>
   ```

   添加上述依赖后，重新构建项目并运行代码即可解决问题[^4]。

2. **验证图像路径有效性**
   确保输入的图像路径正确无误，并且目标文件确实存在。如果路径有误或者文件损坏，也可能触发类似的异常[^3]。

3. **更新Thumbnailator版本**
   使用最新版的Thumbnailator可能有助于减少兼容性问题。可以通过检查官方文档或GitHub仓库获取最新的稳定发布版本号。

#### 示例代码调整
基于以上修改后的完整示例代码如下所示：

```java
import net.coobird.thumbnailator.Thumbnails;

public class ThumbnailExample {
    public static void main(String[] args) {
        String inputPath = "/Users/xxxx/Downloads/ysdq/formatImage/xxx.webp";
        String outputPath = "/Users/xxxx/Downloads/ysdq/output/webp_thumbnail.jpg";

        try {
            Thumbnails.of(inputPath)
                      .size(900, 900)
                      .outputFormat("jpg") // 可选：转换为目标格式
                      .toFile(outputPath);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}
```

注意：这里假设已经成功集成了`imageio-webp`插件以支持WebP格式。

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