基于 KNN 算法的 Python 手写数字识别

基于 KNN 算法的 Python 手写数字识别

介绍如何使用 Python 实现基于 KNN 算法的手写数字识别。KNN 算法是一种简单但有效的分类算法，非常适合入门机器学习。

算法原理

KNN 算法的核心思想是“近朱者赤，近墨者黑”。对于一个新的数据点，我们找到训练集中距离它最近的 k 个邻居，然后根据这 k 个邻居的类别进行投票，决定新数据点的类别。

实现步骤

1. 准备数据集: 常用的手写数字数据集是 MNIST 数据集，包含大量手写数字图片及其对应的标签。
2. 数据预处理: 对图像数据进行归一化处理，将像素值缩放到 0 到 1 之间。
3. 计算距离: 选择合适的距离度量方法，例如欧氏距离或曼哈顿距离，计算测试样本与训练集中每个样本之间的距离。
4. 确定 k 值: k 值的选择会影响模型的性能，可以使用交叉验证等方法寻找最佳的 k 值。
5. 进行分类: 找到距离测试样本最近的 k 个邻居，根据这 k 个邻居的类别进行投票，决定测试样本的类别。

Python 代码示例

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 创建 KNN 分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率：", accuracy)

总结

介绍了使用 Python 实现基于 KNN 算法的手写数字识别的基本步骤，并提供了示例代码。KNN 算法原理简单，易于实现，是入门机器学习和图像识别的良好选择。