实现mnist手写数字数据集knn分类并计算正确率

好的，我可以帮你实现这个任务。首先，我们需要加载MNIST数据集，这里我使用Python的`scikit-learn`库来加载数据集：

from sklearn.datasets import fetch_openml

mnist = fetch_openml('mnist_784')
X, y = mnist["data"], mnist["target"]

接下来，我们需要将数据集分为训练集和测试集，这里我将前60000个样本作为训练集，剩余的10000个样本作为测试集：

X_train, y_train = X[:60000], y[:60000]
X_test, y_test = X[60000:], y[60000:]

然后，我们可以使用`KNeighborsClassifier`类来实现KNN算法，并使用训练集来训练模型：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

knn_clf = KNeighborsClassifier()
knn_clf.fit(X_train, y_train)

最后，我们可以使用测试集来测试模型的性能，并计算分类的正确率：

y_pred = knn_clf.predict(X_test)
accuracy = sum(y_pred == y_test) / len(y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

完整代码如下：

from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

mnist = fetch_openml('mnist_784')
X, y = mnist["data"], mnist["target"]

X_train, y_train = X[:60000], y[:60000]
X_test, y_test = X[60000:], y[60000:]

knn_clf = KNeighborsClassifier()
knn_clf.fit(X_train, y_train)

y_pred = knn_clf.predict(X_test)
accuracy = sum(y_pred == y_test) / len(y_test)

print("Accuracy:", accuracy)

运行代码后，你应该可以得到一个大约为0.97的正确率。