该代码在MATLAB 2015上编写,低版本可能存在兼容性问题。
KNN手写识别演示
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基于SVM的手写字体识别
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支持向量机(SVM)作为一种强大的机器学习算法,在手写字体识别领域展现出优异的性能。通过将手写字符图像转换为特征向量,SVM能够有效地学习不同字符类别之间的复杂边界,从而实现高精度的识别。
核心步骤:
特征提取: 从手写字符图像中提取关键特征,例如笔画方向、像素分布等,形成特征向量表示。
训练SVM模型: 利用标记好的手写字符数据集,训练SVM分类器。SVM通过寻找最优超平面,将不同类别的特征向量在高维空间中尽可能分离开。
识别预测: 将待识别的手写字符图像转换为特征向量,输入训练好的SVM模型,预测其所属的字符类别。
优势:
对高维数据和非线性可分问题具有良好的处理能力。
泛化能力强,能够有效避免过拟合问题。
应用场景:
手写数字识别、手写汉字识别、签名验证等。
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