基于最小欧式距离的UCI手写数字识别MATLAB项目

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现手写数字识别，通过最小欧式距离算法对UCI手写数字数据集进行分类。系统可自动评估测试集并计算识别准确率，适用于模式识别入门学习和算法验证。

详 情 说 明

基于最小欧式距离的UCI手写数字识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于最小欧式距离分类器的手写数字识别系统。系统通过读取UCI机器学习数据库中的手写数字数据集，采用最小欧式距离算法对0-9的手写数字进行自动分类识别。项目包含完整的数据预处理、模型训练、预测评估流程，能够自动计算多项分类性能指标，为手写数字识别研究提供可靠的基准解决方案。

功能特性

• 数据预处理: 自动加载UCI手写数字数据集，进行数据清洗和特征标准化处理
• 核心算法: 实现最小欧式距离分类算法，计算测试样本与各类别中心点的距离
• 多分类识别: 完整支持0-9十个数字类别的分类识别
• 性能评估: 自动计算准确率、召回率、精确率、F1值等多项评价指标
• 结果可视化: 提供混淆矩阵和分类报告的可视化展示
• 错误分析: 支持错误分类样本的可视化分析功能

使用方法

数据准备

1. 下载UCI手写数字数据集
2. 将训练集和测试集文件置于项目数据目录
3. 确保数据格式为：每行一个样本，第一列为标签(0-9)，后续列为像素特征值

运行程序

1. 启动MATLAB环境
2. 运行主程序文件
3. 程序将自动执行以下流程：

- 加载和预处理数据 - 训练最小欧式距离分类器 - 对测试集进行预测 - 评估模型性能并输出结果

结果查看

程序运行完成后，将在命令窗口显示：

• 整体分类准确率
• 混淆矩阵
• 各类别的精确率和召回率
• 宏平均F1值

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• 软件环境: MATLAB R2018a或更高版本
• 内存: 至少4GB RAM
• 磁盘空间: 至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了项目的核心功能，包括数据加载与预处理模块、最小欧式距离分类器训练模块、模型预测与评估模块。具体完成了数据标准化处理、特征维度验证、类别中心点计算、距离矩阵生成、最近邻分类决策、性能指标计算以及分类结果可视化展示等关键任务。