【源码】基于机器学习的手写数字识别系统

项目简介

本项目是基于支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）和卷积神经网络（CNN）算法的手写数字识别系统。它能从给定训练数据集中学习，并对手写数字图像进行分类。项目参考《机器学习实战》，扩展了CNN算法，提供多角度的手写数字识别解决方案。

项目的主要特性和功能

KNN算法

• K近邻算法：基于实例学习，通过计算输入样本与训练集样本的距离分类。
• 参数K的影响：调整K值会显著影响分类准确性。

SVM算法

• 支持向量机：监督式学习模型，通过构建最大间隔超平面分类。
• 核函数：支持线性核和高斯径向基核，处理非线性可分数据。
• 可视化：有可视化函数展示SVM决策边界和分类效果。

CNN算法

卷积神经网络：通过卷积层、池化层和全连接层从图像中提取特征并分类。

安装使用步骤

1. 解压文件：下载并解压项目源码文件。
2. 配置路径：按需修改代码中的文件路径，确保数据文件能被正确读取。
3. 运行测试：运行相应测试函数（如handwritingClassTest或testDigits），观察分类结果和错误率。
4. 可视化结果：使用可视化函数（如plotfig_SVM）观察SVM的决策边界和分类效果。
5. 调整参数：根据实际需求调整参数（如K值、核函数类型等），观察对分类结果的影响。
6. 数据处理：对于图像识别任务，确保图像数据格式正确，使用相应数据转换函数（如img2vector和loadImages）处理。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】