Python基于KNN手写识别系统的设计与实现
时间: 2023-08-04 22:05:54 浏览: 65
KNN(K-Nearest Neighbors,K近邻算法)是一种基于实例的学习方法,可以用于分类和回归。在手写识别系统中,KNN算法可以用于识别手写数字。
下面是Python基于KNN手写识别系统的设计与实现步骤:
1. 数据集准备:下载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,每个样本是一个28x28像素的图像,表示手写数字0-9。将数据集转换为numpy数组,并将像素值归一化到0到1之间。
2. 特征提取:将每个图像展平成一个784维向量,作为特征向量。
3. 训练模型:使用KNN算法训练模型,将训练数据集的特征向量和标签作为输入,将K设为5或7,计算测试样本与训练样本之间的距离,选取K个离测试样本最近的训练样本,根据这K个样本的标签进行投票,选择得票最多的标签作为测试样本的预测标签。
4. 测试模型:使用测试数据集测试模型的准确率。
5. 可视化结果:将测试样本的图像和预测标签可视化,以便检查分类结果。
代码实现如下:
```python
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt
from mnist import MNIST
# 读取数据集
mndata = MNIST('data')
X_train, y_train = map(np.array, mndata.load_training())
X_test, y_test = map(np.array, mndata.load_testing())
# 特征提取
X_train = X_train.astype(np.float32) / 255.0
X_test = X_test.astype(np.float32) / 255.0
X_train = X_train.reshape(-1, 784)
X_test = X_test.reshape(-1, 784)
# 训练模型
k = 5
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
knn.fit(X_train, y_train)
# 测试模型
y_pred = knn.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
# 可视化结果
fig, axes = plt.subplots(4, 4, figsize=(8, 8))
for i, ax in enumerate(axes.flat):
ax.imshow(X_test[i].reshape(28, 28), cmap='binary')
ax.set_title("Predict: %d" % y_pred[i])
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
plt.show()
```
该代码使用sklearn库中的KNeighborsClassifier类实现KNN算法,使用MNIST库读取数据集。将训练集和测试集的像素值归一化到0到1之间,将图像展平成784维向量作为特征向量。使用KNeighborsClassifier类训练模型,将K设为5,计算测试样本与训练样本之间的距离,选取离测试样本最近的5个训练样本进行投票,选择得票最多的标签作为测试样本的预测标签。最后计算模型的准确率,可视化测试样本的图像和预测标签。