RBF算法实现手写数字识别——Matlab源码

RBF算法实现手写数字识别——Matlab源码

手写数字识别是人工智能领域中的一个基本问题，它在实际应用中有着广泛的应用前景。本文将介绍利用Radial Basis Function(RBF)算法实现手写数字识别的过程，并提供Matlab源码。

一、数据预处理

首先需要对手写数字进行数值化处理。我们采用的是MNIST数据集，该数据集已经对手写数字进行了标注和处理。通过加载MNIST数据集，我们可以得到60000组训练数据和10000组测试数据。每个数据都是由28x28的像素点组成，每个像素点的值在0~255之间。因此我们需要先把像素点值归一化，以便于后续处理。

二、RBF网络构建

RBF神经网络是一种前向式网络，它包括输入层、隐藏层和输出层。其中，输入层是由MNIST数据集的样本特征构成，隐藏层是由高斯核函数组成，输出层是10个神经元，分别表示0~9十个数字。

在这里，我们采用k-means算法将输入数据集聚类成m个中心点，作为隐藏层的神经元。然后，我们通过误差反向传播算法来训练网络参数。在预测时，将测试数据输入到网络中，由输出层神经元得到10个数字的概率值，选取最大概率值所对应的数字作为网络的预测结果。

三、Matlab源码实现

下面是基于Matlab实现的RBF算法手写数字识别代码，其中包括加载MNIST数据集、数据归一化、k-means聚类、RBF网络训练和预测等步骤：

% 加载MNIST数据集
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