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。

1. 数据集准备

首先，我们需要准备手写数字数据集。常用的数据集是 MNIST，它包含大量的手写数字图片及其对应的标签。

2. KNN 算法实现

KNN 算法的核心思想是找到距离待分类样本最近的 K 个邻居，并根据这些邻居的类别进行投票，最终确定待分类样本的类别。

以下 Python 代码展示了 KNN 算法的简单实现：

import numpy as np
from collections import Counter

def euclidean_distance(x1, x2):
  return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))

def predict(X_train, y_train, X_test, k):
  y_pred = []

  for test_point in X_test:
    distances = [euclidean_distance(test_point, train_point) for train_point in X_train]
    k_nearest_indices = np.argsort(distances)[:k]
    k_nearest_labels = [y_train[i] for i in k_nearest_indices]
    most_common_label = Counter(k_nearest_labels).most_common(1)[0][0]
    y_pred.append(most_common_label)

  return np.array(y_pred)

3. 模型训练与评估

将准备好的数据集划分为训练集和测试集，使用训练集训练 KNN 模型，并使用测试集评估模型性能。

4. 结果分析

根据模型评估结果，可以分析 KNN 算法在手写数字识别任务上的性能表现，并进行相应的参数调整以优化模型。