MATLAB实现基于最小欧氏距离的手写数字识别系统

资 源 简 介

本MATLAB项目采用最小欧氏距离算法，对UCI手写数字图像进行预处理与分类识别，可自动识别0-9数字类别，并提供准确率等性能评估。系统结构清晰，适用于模式识别入门与实践。

详 情 说 明

基于最小欧氏距离的手写数字识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于最小欧氏距离分类算法的手写数字识别系统。系统通过处理来自UCI机器学习数据库的手写数字图像，能够自动识别0-9十个数字类别。该项目包含了完整的机器学习流程，从数据预处理、特征提取到模型训练和性能评估，提供了准确的手写数字分类功能和详尽的性能分析报告。

功能特性

• 数据预处理：对原始图像数据进行标准化处理，确保输入格式统一
• 特征提取：从手写数字图像中提取有效特征表示
• 分类识别：采用最小欧氏距离算法实现数字分类
• 性能评估：提供全面的评估指标和可视化分析
• 结果可视化：生成分类结果对比图和性能指标图表

使用方法

1. 准备数据集：将UCI手写数字数据集放置于指定目录
2. 运行主程序：执行系统主函数启动识别流程
3. 查看结果：系统将自动输出分类结果和性能报告
4. 分析可视化：查看生成的混淆矩阵和各类性能指标图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)
• 至少4GB内存空间
• 支持MATLAB标准图像格式的运行环境

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，包含数据加载与预处理、特征向量计算、分类模型构建、测试集预测执行、性能指标综合分析以及结果可视化展示等核心功能模块，实现了从原始图像输入到最终性能评估的全过程自动化处理。