knn读取mminst数据集

KNN (K-Nearest Neighbors) 是一种基于实例的学习方法，用于分类和回归分析。Mnist数据集是一个非常知名的手写数字识别数据集，包含了60,000张训练图像和10,000张测试图像，每张图像都是28x28像素灰度图像，对应着0到9共10个数字类别。

在使用KNN算法读取Mnist数据集时，通常需要按照以下步骤操作：

1. **加载库**：首先安装必要的Python库，如`numpy`, `matplotlib`, `scikit-learn`等。

import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_openml

2. **下载并加载数据**：使用`fetch_openml`函数从sklearn内置的数据集中获取MNIST数据。

mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)

3. **数据预处理**：将图片数据归一化，并转换成适当的格式供KNN模型使用。同时，将标签从one-hot编码转回整数。

X_train = mnist.data / 255.
y_train = mnist.target

# 如果使用的是Keras等深度学习框架，可能还需要调整形状为(样本数, 28, 28)

4. **选择邻居数k**：确定K值，它是KNN算法的关键超参数，表示查找最近邻的数量。

5. **应用KNN**：对每个测试点，计算其与所有训练点之间的距离，然后选取前k个最相似的训练点，多数票或平均值决定预测结果。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 创建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)

# 使用训练数据拟合模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 对测试数据进行预测
X_test = ... # 同样进行预处理
predictions = knn.predict(X_test)