基于kmeans的手写数字识别

基于K-means的手写数字识别是一种非监督学习的聚类算法在计算机视觉领域的应用。它主要用于将手写的数字图像分组成不同的簇，每个簇代表一种可能的数字类别。以下是基本步骤：

1. **数据预处理**：首先对手写数字图片进行灰度化、二值化处理，然后可能还需要进行平滑或者噪声去除。

2. **特征提取**：通常采用像SIFT、HOG这样的特征提取技术，提取图像的局部特征点或方向直方图等信息。

3. **样本划分**：K-means算法会初始化一些质心（中心点），然后将数据点分配到最近的质心所在的簇。接着更新每个簇的质心，直到质心不再变化或达到预设的最大迭代次数。

4. **识别阶段**：新来的手写数字会被分配到当前已知簇中，最接近其质心的那个簇就是预测的数字类别。

5. **评估**：通过比较分配结果和真实标签，可以计算识别准确率或混淆矩阵来评估模型性能。