Bytes_SVM_决策树实现代码.zip下载

Step 1：根据目录分别把图像信息进行读取。 Step2：处理图像数据，先进行尺度变换到256*256，然后进行灰度化处理，再把灰度化处理后的数据进行归一化，把数据保存到矩阵X中；对读取的文件的名字进行处理，截取数字进行除100取商进行标签处理，把得到的标签保存到矩阵Y中。 Step3：根据原数据集的信息分别对0-9进行命名。 Step4：把处理后的数据X，Y按照Y中的比例进行分割处理，其中测试集为20%，训练集为80%。 Step5：建立模型（bytes、决策树、SVM） Step6：把训练集带入模型进行训练。 Step7：把测试集带入训练好的模型进行预测，输出模型对测试集的准确率，召回率和F1测度。