python knn手写数字识别

好的，针对您的问题，我可以给出以下步骤：

1. 准备数据集：手写数字识别数据集可以使用MNIST数据集，该数据集包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是28x28像素的灰度图像。

2. 特征提取：将每个图像转换为一个向量，可以使用像素值或者更高级的特征提取方法，如SIFT、HOG等。

3. 训练模型：使用KNN算法进行训练，KNN算法是一种基于实例的学习方法，它通过计算新样本与训练集中所有样本的距离来进行分类。

4. 测试模型：使用测试集对模型进行测试，计算模型的准确率。

5. 应用模型：使用训练好的模型对新的手写数字图像进行分类。