2026/2/17 21:54:54
网站建设
项目流程
美容行业网站建设方案,微信公众平台官网手机版,网页游戏源码怎么用,永康网站建设专业公司基于主成分分析和BP神经网络(PCA-BP)的手写字母识别
matlab代码手写字母识别这事儿听起来高大上#xff0c;但用MATLAB搞起来其实没想象中复杂。今天咱们直接开撸代码#xff0c;用主成分分析#xff08;PCA#xff09;加BP神经网络的组合拳来整活。数据集就用经典的Letter…基于主成分分析和BP神经网络(PCA-BP)的手写字母识别 matlab代码手写字母识别这事儿听起来高大上但用MATLAB搞起来其实没想象中复杂。今天咱们直接开撸代码用主成分分析PCA加BP神经网络的组合拳来整活。数据集就用经典的Letter Recognition Dataset包含2万个手写字母样本每个字母用16个特征值描述。先看看数据长啥样data csvread(letter-recognition.csv); letters data(:,1); % 第一列是字母标签 features data(:,2:end); % 后16列是特征别急着喂给神经网络高维数据直接处理容易炸。咱们先用PCA降维瘦身。MATLAB的pca函数贼方便[coeff,score,latent] pca(features); cumulative cumsum(latent)./sum(latent); n_components find(cumulative 0.95, 1); % 保留95%方差 features_pca features * coeff(:,1:n_components);实际跑下来发现降到25维左右最划算既能保留主要特征又不会损失太多信息。这里有个坑要注意——PCA前得先做数据归一化不然尺度不同的特征会带偏结果。接下来上硬菜BP神经网络搭建。MATLAB的patternnet函数对新手友好net patternnet([50 30]); % 两个隐藏层 net.divideParam.trainRatio 0.7; net.divideParam.valRatio 0.15; net.divideParam.testRatio 0.15; % 标签转哑变量 targets full(ind2vec(letters-A1)); [net,tr] train(net, features_pca, targets);这里有个骚操作把字母标签转换成26维的哑变量比直接用数字标签效果拔群。训练时观察验证集准确率一旦连续3次不提升就提前终止防止过拟合。测试环节才是见真章的时候test_idx tr.testInd; preds net(features_pca(:,test_idx)); [~,pred_labels] max(preds); accuracy sum(pred_labels letters(test_idx)) / numel(test_idx); fprintf(识别准确率%.2f%%\n, accuracy*100);实际跑下来能达到88%左右的准确率。看混淆矩阵会发现O和Q老打架毕竟这俩字母长得太像。要进一步提升的话可以试试数据增强——给样本加旋转、扭曲等扰动或者上卷积神经网络CNN不过那又是另一个故事了。完整代码里记得加上这两行神操作rng(42); % 固定随机种子 features (features - mean(features)) ./ std(features); % 标准化不固定随机种子每次结果都会飘调参能调到你怀疑人生。标准化更是PCA和神经网络的前置必备谁不用谁翻车。最后说个实战经验当准确率卡在某个瓶颈时别急着调大网络规模。试试在PCA前做特征工程比如把特征两两组合产生新特征有时候比无脑堆神经元管用得多。