k-means聚类分析手写数字识别

K-means聚类分析手写数字识别的步骤如下：

1.读取手写数字数据集，将每个数字图像转换为向量形式。

2.将所有向量随机分为K个簇。

3.计算每个向量与每个簇中心的距离，并将向量分配到距离最近的簇中心。

4.重新计算每个簇的中心。

5.重复步骤3和4，直到簇中心不再改变或达到最大迭代次数。

6.将每个簇中的向量标记为该簇的类别。

7.使用标记的数据集训练分类器。

以下是K-means聚类分析手写数字识别的Python代码示例：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
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)

# 使用K-means聚类算法将训练集分为10个簇
kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=42)
kmeans.fit(X_train)
# 将训练集和测试集中的每个向量分配到最近的簇中心
X_train_clusters = kmeans.predict(X_train)
X_test_clusters = kmeans.predict(X_test)

# 将每个簇中的向量标记为该簇的类别
train_cluster_labels = [list(kmeans.cluster_centers_).index(kmeans.cluster_centers_[i]) for i in X_train_clusters]
test_cluster_labels = [list(kmeans.cluster_centers_).index(kmeans.cluster_centers_[i]) for i in X_test_clusters]

# 使用标记的数据集训练分类器
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
clf = LogisticRegression(max_iter=10000)
clf.fit(X_train, train_cluster_labels)

# 在测试集上评估分类器的性能
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(test_cluster_labels, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)