请自行下载数据集，使用K近邻模型实现手写数字识别

好的，我会介绍一下手写数字识别的K近邻模型实现步骤。

步骤1：下载数据集

你可以从sklearn库中直接下载手写数字数据集。代码如下：

from sklearn.datasets import load_digits

digits = load_digits()
X, y = digits.data, digits.target

步骤2：数据预处理

在数据预处理阶段，我们需要将数据集分成训练集和测试集。代码如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

步骤3：建立K近邻模型

我们可以使用Scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类来建立K近邻模型，设置K值为5。代码如下：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

步骤4：预测结果

使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算准确率。代码如下：

from sklearn.metrics import accuracy_score

y_pred = knn.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy*100))

完成以上步骤后，你就可以成功实现手写数字识别的K近邻模型了。