手写数字识别matlab源码实现

手写数字识别matlab源码实现

在机器学习中，手写数字识别是一项基本任务。本文将介绍如何使用Matlab实现手写数字识别的模板匹配方法。

首先，我们需要收集一些手写数字图像用于训练和测试。在本文中，我们将使用MNIST数据集，该数据集包含大量手写数字图像。可以从MNIST官网上下载数据集（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）。

接下来，我们需要将数据集转换成Matlab可用的格式。可以使用网上提供的代码，或者直接使用Matlab内置的函数来处理数据集。

处理完数据集后，我们可以开始训练我们的模型。在本文中，我们将使用模板匹配方法。这种方法基于模板与测试图像的相似度。我们首先需要提取出每个数字的模板。可以通过计算数据集中每个数字的平均值来得到模板。下面是Matlab代码实现：

% 读取训练数据
train_data = load('train_data.mat')