基于知识库的手写体数字识别python实现

手写体数字识别是一项非常常见的任务，可以应用于许多领域，如金融、医疗等。本文介绍基于知识库的手写体数字识别的Python实现。

1. 数据集准备

我们使用MNIST数据集，它包含许多手写数字的图像。可以使用以下代码从Keras库中下载数据集：

from keras.datasets import mnist

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

在MNIST数据集中，每个图像都是28x28像素。我们可以将每个像素的值缩放到0到1之间，这样可以提高训练的效率。

train_images = train_images.astype('float32') / 255
test_images = test_images.astype('float32') / 255

2. 创建知识库

我们可以使用K-最近邻算法（KNN）来创建知识库。KNN是一种常见的机器学习算法，它可以用于分类和回归。

在KNN中，我们需要计算测试图像与训练图像之间的距离。然后，我们选择距离最近的k个训练图像，并将它们的标签作为预测结果。

下面是一个简单的KNN实现：

from collections import Counter
import numpy as np

class KNN:
    def __init__(self, k=3):
        self.k = k

    def fit(self, X, y):
        self.X_train = X
        self.y_train = y

    def predict(self, X):
        predictions = []
        for i in range(len(X)):
            distances = np.sqrt(np.sum((self.X_train - X[i])**2, axis=1))
            k_nearest_neighbors = self.y_train[np.argsort(distances)[:self.k]]
            most_common = Counter(k_nearest_neighbors).most_common(1)
            predictions.append(most_common[0][0])
        return np.array(predictions)

3. 训练和测试模型

现在，我们可以使用KNN来训练和测试我们的模型。在这里，我们使用前1000个样本来训练模型，并使用下一个1000个样本来测试模型。

knn = KNN(k=3)
knn.fit(train_images[:1000].reshape(-1, 784), train_labels[:1000])

predictions = knn.predict(test_images[1000:2000].reshape(-1, 784))
accuracy = np.mean(predictions == test_labels[1000:2000])
print('Accuracy: %.2f%%' % (accuracy * 100))

输出：

Accuracy: 89.20%

4. 可视化结果

最后，我们可以可视化一些测试图像和它们的预测结果：

import matplotlib.pyplot as plt

for i in range(10):
    plt.subplot(2, 5, i+1)
    plt.imshow(test_images[i+1000], cmap='gray')
    plt.title(predictions[i])
    plt.axis('off')
plt.show()

输出：


以上就是基于知识库的手写体数字识别的Python实现。虽然KNN算法相对简单，但它在许多任务中表现出色，特别是在小型数据集上。