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1、%**************************基于散布本征空间贝叶斯分类器的手写体数字识别系统************************clear;tic[train_images,train_labels]=loadMNIST('train-images.idx3-ubyte','train-labels.idx1-ubyte',30000,0);%将数据图像的像素值进行二值化处理fori=1:1:30000forj=1:1:784iftrain_images(i,j)>0&&train_images(i,j)<50;train_images(i,j)=1
2、;elseiftrain_images(i,j)>=50&&train_images(i,j)<256;train_images(i,j)=2;elsetrain_images(i,j)=0;endendend%将28*28大小的像素快中临近的16个像素值合并为1个,每个数字的像素值用7*7矩阵表示Z=zeros(28,28,30000);X=zeros(7,7,30000);Y=zeros(30000,25);fork=1:1:30000fori=1:1:28forj=1:1:28Z(i,j,k)=train_images(k,j+28*(i-1));endendend
3、fork=1:1:30000fori=1:1:7forj=1:1:7X(i,j,k)=Z(4*i-3,4*j-3,k)+Z(4*i-3,4*j-2,k)+Z(4*i-3,4*j-1,k)+Z(4*i-3,4*j,k)+Z(4*i-2,4*j-3,k)+Z(4*i-2,4*j-2,k)+Z(4*i-2,4*j-1,k)+Z(4*i-2,4*j,k)+Z(4*i-1,4*j-3,k)+Z(4*i-1,4*j-2,k)+Z(4*i-1,4*j-1,k)+Z(4*i-1,4*j,k)+Z(4*i,4*j-3,k)+Z(4*i,4*j-2,k)+Z(4*i,4*j-1,k)+Z(4
4、*i,4*j,k);endendend%删掉第1行与第1列最后1行最后1列X=X(2:6,2:6,:);%将5*5矩阵变成一维向量,用Y表示fork=1:1:30000fori=1:1:5forj=1:1:5Y(k,j+5*(i-1))=X(i,j,k);endendend%去掉第15个像素特征值%Y(:,15)=[];%*****************************************************%统计训练样本中0-9数字的数目并将数字置于相应的分类矩阵中%*******************************************
5、**********N_0=0;N_1=0;N_2=0;N_3=0;N_4=0;N_5=0;N_6=0;N_7=0;N_8=0;N_9=0;%初始化0-9数字数目的变量Tr_0=zeros([],25);Tr_1=zeros([],25);Tr_2=zeros([],25);Tr_3=zeros([],25);Tr_4=zeros([],25);Tr_5=zeros([],25);Tr_6=zeros([],25);Tr_7=zeros([],25);Tr_8=zeros([],25);Tr_9=zeros([],25);fori=1:1:30000iftrain_lab
6、els(i,1)==0N_0=N_0+1;Tr_0(N_0,:)=Y(i,:);elseiftrain_labels(i,1)==1N_1=N_1+1;Tr_1(N_1,:)=Y(i,:);elseiftrain_labels(i,1)==2N_2=N_2+1;Tr_2(N_2,:)=Y(i,:);elseiftrain_labels(i,1)==3N_3=N_3+1;Tr_3(N_3,:)=Y(i,:);elseiftrain_labels(i,1)==4N_4=N_4+1;Tr_4(N_4,:)=Y(i,:);elseiftrain_labels(i,1)==5N_5
7、=N_5+1;Tr_5(N_5,:)=Y(i,:);elseiftrain_labels(i,1)==6N_6=N_6+1;Tr_6(N_6,:)=Y(i,:);elseiftrain_labels(i,1)==7N_7=N_7+1;Tr_7(N_7,:)=Y(i,:);elseiftrain_labels(i,1)==8N_8=N_8+1;Tr_8(N_8,:)=Y(i,:);elseN_9=N_9+1;Tr_9(N_9,:)=Y(i,:);endendtrain_number=[N_0N_1N_2N_3N_4N_5N_6N
