sklearn手写体数据集
时间: 2024-06-21 10:00:41 浏览: 11
Sklearn并没有直接的手写体数据集,但它是Python中最常用的机器学习库,提供了很多预处理和模型训练的数据集,包括用于分类任务的手写数字识别数据。其中最著名的是`digits`数据集,来源于UCI Machine Learning Repository,它包含了64x64像素的灰度图像,共10类,对应0-9的十个数字。
`digits`数据集可以通过`sklearn.datasets.load_digits()`函数获取,该数据集已经预处理过,包含8x8的像素矩阵(而不是原始的64x64),并且每个像素被编码为0到16的值。每个样本还附带有一个标签,表示对应的数字。
使用这个数据集,你可以练习图像识别、特征提取和监督学习算法,比如支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)或神经网络等。
如果你需要一个更完整的手写体数据集,比如MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology),则可能需要从像TensorFlow、Keras或者`pytorch.datasets`这样的库中获取,因为这些库通常会提供更大规模且更常用的MNIST数据集。
相关问题
sklearn对mnist手写体数据进行kmeans分类代码实现
以下是使用Scikit-learn对MNIST手写数字数据集进行KMeans聚类的示例代码:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_digits
import matplotlib.pyplot as plt
# 载入数据集
digits = load_digits()
# 取出数据集中的图片数据
data = digits.data
# 设置KMeans聚类的参数
kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=42)
# 训练KMeans模型
kmeans.fit(data)
# 取出聚类中心(即数字0-9的代表图片)
cluster_centers = kmeans.cluster_centers_
# 展示聚类中心
fig, ax = plt.subplots(2, 5, figsize=(8, 3))
centers = [center.reshape((8, 8)) for center in cluster_centers]
for axi, center in zip(ax.flat, centers):
axi.set(xticks=[], yticks=[])
axi.imshow(center, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.binary)
plt.show()
```
首先,我们导入了KMeans模型和MNIST数据集。然后,我们从数据集中获取图片数据,并设置KMeans聚类的参数。接下来,我们使用数据训练KMeans模型,并取出聚类中心。最后,我们展示了聚类中心的图像。
逻辑回归手写体识别sklearn代码
下面是使用sklearn库进行手写数字识别的逻辑回归代码:
```python
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建逻辑回归模型,并使用训练集进行训练
lr = LogisticRegression(max_iter=10000)
lr.fit(X_train, y_train)
# 使用测试集进行预测
y_pred = lr.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
在这个例子中,我们使用sklearn的`load_digits`函数加载手写数字数据集,将数据集分为训练集和测试集,创建逻辑回归模型,并使用训练集进行训练。然后使用测试集进行预测。最后,我们计算准确率并输出结果。