testscriptrecognition.m

来自「脱机手写体识别Matlab源程序 包括特征提取、bayes分类器、K近邻分类及」· M 代码 · 共 41 行

% TestScriptRecognition
% 测试 脱机手写体识别 Matlab version
% 参数type:指定识别所采用的方法
% 'bayes'    贝叶斯分类器
% 'nearest'  最近邻估计
% 'knearest' Kn最近邻估计，需要指定 k 的大小
% 参数m：m交叉验证参数


% 指定存放签名文件的文件夹
filepath='TestPicture\SigTest\';

[featureVector,classLabVector]=ReadSigImages(filepath);

% 测试bayes估计
type='bayes';
X=featureVector;
Y=classLabVector;
m=5;
[trainErrorRate,testErrorRate]=CrossValidate(X,Y,m,type,k)


% 下面测试k最近邻估计
type='knearest';
kRange=1:1:10;         % 指定k最近邻估计时k的取值范围
kNTestError=zeros(1,length(kRange));
cnt=1;
for k=kRange
    disp(['current k=' num2str(k)]);
    [curTrainError,curTestError]=CrossValidate(X,Y,m,type,k);
    kNTestError(cnt)=mean(curTestError);
    cnt=cnt+1;
end
figure(2008);hold on,grid on;
xlabel('k');
ylabel('测试错误率');
plot(kRange,kNTestError,'k-p');
legend('测试错误率');
title('5-交叉验证的knearest平均测试错误率');