python实现一个基于k-means算法的mnist手写数字图像分类器

好的，我可以为您提供一个基于k-means算法的mnist手写数字图像分类器的Python实现，代码如下：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.preprocessing import scale

# 加载数据
digits = load_digits()
data = scale(digits.data)

# k-means聚类
k = len(np.unique(digits.target))
kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0)
kmeans.fit(data)

# 获取聚类中心
centroids = kmeans.cluster_centers_

# 预测测试数据
test_data = scale(digits.data[:10])
predicted_labels = kmeans.predict(test_data)

# 打印预测结果
for i in range(len(predicted_labels)):
    print("Predicted label for test data %d: %d" % (i, predicted_labels[i]))

在这个实现中，我们首先加载mnist手写数字数据集，并对数据进行缩放，以便更好地进行聚类。然后，我们使用KMeans算法对数据进行聚类，获取聚类中心。最后，我们使用算法对前10个测试数据进行预测，并打印预测结果。

需要注意的是，这个实现只是基于k-means算法的简单手写数字图像分类器，它的准确度可能不高。如果您需要更高的准确度和更复杂的模型，可以尝试使用深度学习算法，如卷积神经网络等。