【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

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单，实现更简 便，我们选取了线性分类器作为本文研究方向。

2 部分代码

function [y1,y2]=pcapro(data)​load template pattern;​mixedsig=[];sum1=0;for i=1:10    sum1=sum1+pattern(1,i).num; %sum1为所有样品类别的总数    mixedsig=[mixedsig pattern(1,i).feature]; %所有样品特征向量的集合end​[Dim NumofSampl]=size(mixedsig);    %Dim返回的是行数，NumofSampl返回的是列数dsig_cov=cov(mixedsig');​[pc,latent,tspuare]=pcacov(dsig_cov);temp=0;con=0;m=0;​sum2=sum(latent);   %协方差矩阵所有特征值的和for i=1:25    if con<0.9        temp=temp+latent(i);        con=temp/sum2;  %累积贡献率        m=m+1;    else        break;  %跳出for循环    endend​pc(:,m+1:25)=[];%非主成分则为0x=data*pc;y=mixedsig'*pc;y1=y';y2=x';en​    

3 仿真结果

4 参考文献

[1]周佳敏. 基于贝叶斯网络的手写数字识别的研究与应用[J]. 科技视界, 2013(8):2.

[2]黄旻浩. 基于线性分类器的手写数字识别[J]. 科学技术创新, 2019(33):2.

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