基于贝叶斯网络实现手写汉字识别-蒲公英云

基于贝叶斯网络实现手写汉字识别

随着人工智能技术的不断发展，手写汉字识别成为了一个备受关注的领域。而贝叶斯网络作为一种概率图模型，可以用来表示变量之间的依赖关系，并且可以用于分类问题。因此，本文将介绍如何使用贝叶斯网络实现手写汉字的识别，并提供相应的Matlab源代码。

首先，本文需要使用到MNIST手写数字数据集中的汉字子集。这个数据集包含了60,000个汉字训练样本和10,000个测试样本。Matlab自带了读取MNIST数据集的函数，我们只需要简单调用即可。

load('mnistcn_train.mat') %加载训练集
load('mnistcn_test.mat') %加载测试集

接下来，我们需要用贝叶斯网络建立一个分类器。在这里，我们采用了朴素贝叶斯分类器。朴素贝叶斯分类器是一种简单有效的分类方法，它假设每个特征之间相互独立，并且每个特征的权重是相等的。那么在我们的案例中，我们可以把每个汉字看作是一个由笔画组成的特征集合，且每个汉字的笔画是相互独立的。

nb = fitcnb(train_data, train_label,'DistributionNames', 'kernel');

接着，在训练完成后，我们需要使用测试集来评估我们的分类器的性能。在这里，我们采用了正确率（accuracy）作为评价指标。

[predict_label, ~] = predict(nb, test_data); %对测试集进行预测
accuracy = sum(predict_label==test_label)/numel(test_label)*100; %计算正确率
fprintf('The accur

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