基于MNIST手写数字数据库的MATLAB SVM分类识别系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了一个基于支持向量机的手写数字分类系统。通过对MNIST数据集进行预处理、特征提取和SVM模型训练，能够有效识别0-9的手写数字，为图像分类任务提供完整的解决方案。

详 情 说 明

基于MNIST手写数字数据库的SVM分类识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于支持向量机(SVM)的手写数字分类系统。系统能够对MNIST手写数字数据库中的图像进行自动分类识别，通过图像预处理、特征提取和机器学习算法，实现对0-9十个数字类别的高精度分类。

功能特性

• 数据预处理：自动为MNIST训练集和测试集数据添加对应的数字标签
• 特征提取：从28×28像素的灰度图像中提取有效特征
• 模型训练：使用支持向量机算法训练数字分类模型
• 性能评估：计算测试集分类准确率，评估模型性能
• 结果可视化：提供分类结果的可视化展示（混淆矩阵、错误分类示例等）

使用方法

1. 确保MNIST数据库文件(mnist_all.mat)位于项目目录下
2. 运行主程序文件，系统将自动执行以下流程：

- 加载MNIST数据集 - 数据预处理与标签标注 - 特征提取与SVM模型训练 - 测试集分类与准确率计算 - 生成性能评估报告和可视化结果

1. 查看控制台输出的分类准确率和生成的评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 图像处理工具箱（用于可选的可视化功能）

文件说明

主程序文件整合了完整的分类系统工作流程，包含数据加载与验证、图像预处理与标签标注、特征工程处理、SVM模型训练与参数优化、模型测试与性能评估、以及分类结果的可视化展示等核心功能模块。