算法简介 手写数字识别是KNN算法一个特别经典的实例,其数据源获取方式有两种,一种是来自MNIST数据集,另一种是从UCI欧文大学机器学习存储库中下载,本文基于后者讲解该例。 基本思想就是利用KNN算法推断出如下图一个32×32的二进制矩阵代表的数字是处于0-9之间哪一个数字。 数据集包括两部分,一部分是训练数据集,共有1934个数据;另一部分是测试数据集,共有946个数据。所有数据命名格式都是统一的,例如数字5的第56个样本——5_56.txt,这样做为了方便提取出样本的真实标签。 数据的格式也有两种,一种是像上图一样由0、1组成的文本文件;另一种则是手写数字图片,需要对图片做一些处理,