kmeans手写数字识别

k-means手写数字识别是一种基于聚类算法的图像识别方法。该方法的步骤如下：
1. 首先，通过PCA算法将训练样本中的图像进行降维处理，以提取图像的主要特征。
2. 然后，选择训练样本，并根据图像的特征进行聚类操作，将图像分为不同的类别。
3. 接下来，读取待识别的数字图像，并进行连通分量分割，确定待识别数字的个数。
4. 最后，通过判别式进行分类，将待识别的数字图像归类到之前训练得到的不同类别中。

在这个过程中，KMeans算法是用于创建一个KMeans对象，并设置相应的参数来进行聚类操作。其中，输入参数包括训练样本、聚类个数等。通过KMeans算法的训练和预测过程，可以得到对于待识别数字的分类结果。

值得注意的是，这里提供了两种不同的引用。引用给出了使用sklearn库进行k-means聚类和性能度量的实例代码。引用则给出了使用tensorflow库中的contrib.factorization模块进行KMeans算法的创建的示例代码。所以，你可以根据实际需要选择合适的库和算法进行手写数字识别。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [KMeans算法-手写数字图像识别](https://blog.csdn.net/cicilover/article/details/77505120)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [基于PCA算法的手写数字识别（matlab）](https://download.csdn.net/download/InvokerH/12573677)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [tensorflow学习笔记（十二）：K-means手写体数字（MNIST）识别](https://blog.csdn.net/ch18328071580/article/details/98873930)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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