基于k-means算法的mnist手写数字分类代码

基于k-means算法的mnist手写数字分类代码是一种机器学习算法，旨在对手写数字进行分类。这种代码的主要目的是将mnist数据集中的手写数字图像分成10个不同的类别，即0到9。k-means算法采用迭代的方式来找到10个最佳的中心点（即聚类中心），以便将数据集中的图像分成10个不同的类别。

在代码中，首先需要加载mnist手写数字数据集，并对图像进行预处理，例如归一化和降维处理。接着，使用k-means算法来对处理后的数据集进行聚类，以找到10个最佳的聚类中心。随后，将聚类中心作为参考，对测试集中的手写数字图像进行分类，并输出分类结果。最后，可以使用准确率和混淆矩阵等指标来评估分类效果。

代码示例：

# 加载mnist数据集
from sklearn.datasets import fetch_openml
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)
X = mnist.data
y = mnist.target

# 数据预处理
# ...

# 使用k-means算法进行聚类
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=42)
kmeans.fit(X)

# 对测试集进行分类
# ...

# 输出分类结果
# ...

# 评估分类效果
# ...

通过以上代码，可以实现基于k-means算法的mnist手写数字分类。这种算法简单有效，对于一般的手写数字分类任务能够取得不错的效果。