基于主成分分析(PCA)的手写数字识别Matlab代码实现

基于主成分分析(PCA)的手写数字识别Matlab代码实现

手写数字识别是机器学习和模式识别中的一个重要研究方向。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。

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。我们可以使用Matlab内置函数load来加载数据集：

load mnist.mat

然后，我们需要对数据进行预处理，将每个像素点的灰度值从0-255缩放到0-1之间，以便PCA算法更好地处理数据：

train_images = double(train_images)/255