matlab基于贝叶斯的手写输入数字识别代码

资 源 简 介

matlab基于贝叶斯的手写输入数字识别代码

详 情 说 明

贝叶斯分类器在手写数字识别中的应用是一种经典的概率模型方法。其核心思想是通过统计训练样本中数字特征出现的频率，计算每个数字类别的先验概率和条件概率，最终对新样本进行分类决策。

算法描述部分可分为三个关键步骤：首先是特征提取阶段，通常将手写数字图像二值化后分割为若干小区域，统计每个区域内的像素密度作为特征向量；其次是训练阶段，计算每个数字类别下各特征值的条件概率分布，并存储为概率查找表；最后是分类阶段，对于待识别样本，根据贝叶斯定理计算其属于各个数字类别的后验概率，选择概率最大的类别作为识别结果。

该方法的优势在于算法原理直观，计算复杂度较低，特别适合处理特征维度适中的分类问题。实现时需要注意概率的平滑处理（如拉普拉斯平滑）以避免零概率问题，同时可以通过对数运算将连乘转换为累加，提高数值计算的稳定性。

相关源文件通常包含训练数据加载模块、概率模型训练模块和分类预测模块，其中概率模型训练部分会遍历所有训练样本进行统计计数，而分类预测模块则实现贝叶斯公式的实际计算过程。