概率神经网络python实现手写数字识别

概率神经网络（Probabilistic Neural Network，PNN）是一种基于概率模型的神经网络，用于分类和模式识别任务。它在处理分类问题时，通过计算输入样本与各个类别之间的概率来进行分类。

在Python中，可以使用一些库来实现概率神经网络进行手写数字识别，其中最常用的是使用scikit-learn库。以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建概率神经网络模型
pnn = KNeighborsClassifier()

# 模型训练
pnn.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
accuracy = pnn.score(X_test, y_test)
print("准确率：", accuracy)

上述代码中，首先使用`load_digits`函数加载手写数字数据集。然后使用`StandardScaler`对数据进行标准化处理，以提高模型的性能。接着使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。然后创建一个概率神经网络模型，这里使用了K近邻分类器（KNeighborsClassifier）。最后，使用`fit`方法对模型进行训练，并使用`score`方法计算模型在测试集上的准确率。