c++手写数字识别knn

好的，我可以为您提供一些关于手写数字识别KNN算法的代码实现。

K近邻算法（KNN）是一种基本的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。在数字识别中，KNN可以用于分类问题。以下是实现手写数字识别KNN算法的C++代码示例：

1. 定义一个结构体来表示样本数据。

struct Sample {
    int label; // 标签
    vector<int> features; // 特征向量
};

2. 定义一个函数来计算两个样本之间的距离。

double distance(const Sample& a, const Sample& b) {
    double dist = 0;
    for (int i = 0; i < a.features.size(); i++) {
        dist += (a.features[i] - b.features[i]) * (a.features[i] - b.features[i]);
    }
    return sqrt(dist);
}

3. 定义一个函数来预测测试样本的标签。

int predict(const vector<Sample>& train, const Sample& test, int k) {
    vector<pair<double, int>> distances; // 存储距离和标签
    for (const auto& sample : train) {
        double dist = distance(sample, test);
        distances.emplace_back(dist, sample.label);
    }
    sort(distances.begin(), distances.end()); // 按照距离从小到大排序
    unordered_map<int, int> count; // 存储标签和出现次数
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        count[distances[i].second]++;
    }
    int max_count = 0;
    int pred_label = -1;
    for (const auto& p : count) {
        if (p.second > max_count) {
            max_count = p.second;
            pred_label = p.first;
        }
    }
    return pred_label;
}

4. 加载训练数据和测试数据，并进行预测。

int main() {
    // 加载训练数据
    vector<Sample> train;
    ifstream train_file("train.txt");
    string line;
    while (getline(train_file, line)) {
        stringstream ss(line);
        Sample sample;
        ss >> sample.label;
        int feature;
        while (ss >> feature) {
            sample.features.push_back(feature);
        }
        train.push_back(sample);
    }

    // 加载测试数据
    vector<Sample> test;
    ifstream test_file("test.txt");
    while (getline(test_file, line)) {
        stringstream ss(line);
        Sample sample;
        ss >> sample.label;
        int feature;
        while (ss >> feature) {
            sample.features.push_back(feature);
        }
        test.push_back(sample);
    }

    // 预测测试数据
    int k = 5; // K值
    int correct_count = 0;
    for (const auto& sample : test) {
        int pred_label = predict(train, sample, k);
        if (pred_label == sample.label) {
            correct_count++;
        }
    }
    cout << "Accuracy: " << (double)correct_count / test.size() << endl;

    return 0;
}

以上就是一个简单的手写数字识别KNN算法的C++实现。需要注意的是，KNN算法的效果很大程度上依赖于选择的特征和K值的大小。希望能对您有所帮助！