svm算法手写matlab代码-Handwritten-Digit-Recognition-using-HOG-Features-and-SV
svm算法手写matlab代码使用HOG功能和SVM的手写数字识别
在这个知识库中，我将提供一个MatLab和一个Python，用于使用HOG功能和SVM进行手写数字识别。
MatLab和Python代码的结构相同，分为三（3）个部分：
步骤1：资料准备步骤2：HOG功能计算步骤3：设置并运行SVM
步骤1：资料准备
在代码的第一部分，加载了MNIST数据集[1]。
数据集与标签一起分为训练集和测试。
训练和测试集中的总位数分别为60000和10000。
标签是十（10）位数字（0到9）。
在MatLab中，每个数字由784个元素的向量表示。
784个元素的向量将在代码中稍后调整大小，以形成28x28像素的图像。
在Python中，由于每个数字均由28x28像素的图像表示，因此跳过了调整大小步骤。
步骤2：HOG功能计算
从每个28x28像素图像中计算出定向梯度直方图（HOG）特征向量[2]。
每个向量由324个元素组成。
整个324个元素的特征向量将在以后用于训练支持向量机（SVM）。
步骤3：设置并运行SVM
支持向量机（SVM）[3]是我在本示例中使用的多类分类器，用于对手写数字
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