mnist数据集pca降维
时间: 2023-08-27 22:04:40 浏览: 51
根据引用中的实验结果,使用PCA降维后的mnist数据集在不同的数据量下,KNN算法的准确率如下:
- 数据量为10000时,准确率为0.9525;
- 数据量为20000时,准确率为0.91825;
- 数据量为30000时,准确率为0.8881;
- 数据量为40000时,准确率为0.8605;
- 数据量为50000时,准确率为0.733。
因此,可以看出随着数据量的增加,KNN算法的准确率有所下降。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
相关问题
mnist数据集pca降维准确率
根据引用中的实验结果,使用PCA降维后的mnist数据集在不同的数据量下,KNN算法的准确率如下:
- 数据量为10000时,准确率为0.9525;
- 数据量为20000时,准确率为0.91825;
- 数据量为30000时,准确率为0.8881;
- 数据量为40000时,准确率为0.8605;
- 数据量为50000时,准确率为0.733。
因此,可以看出随着数据量的增加,KNN算法的准确率有所下降。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [案例:PCA对手写数字数据集的降维](https://blog.csdn.net/m0_50572604/article/details/121055534)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [python mnist数据集PCA降维后KNN分类 97%准确率](https://blog.csdn.net/becatjd/article/details/106146338)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [PCA+KNN用于mnist手写体数据集](https://blog.csdn.net/Rookiegrowth/article/details/86077463)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
能帮我用PCA对MNIST数据集进行降维,然后用KNN算法对MNIST数据集进行分类吗
当然可以!MNIST是一个手写数字识别数据集,里面包含了很多28x28的图片。我们可以使用PCA对这些图片进行降维,然后使用KNN算法对这些图片进行分类。
首先,我们需要加载MNIST数据集。你可以使用Python中的`sklearn.datasets`模块来加载MNIST数据集。这里是代码示例:
```python
from sklearn.datasets import fetch_openml
mnist = fetch_openml('mnist_784')
X = mnist.data
y = mnist.target
```
然后,我们可以使用PCA对数据集进行降维。这里我们可以使用`sklearn.decomposition`模块中的`PCA`类。代码示例:
```python
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=50) # 取50个主成分
X_pca = pca.fit_transform(X)
```
最后,我们可以使用KNN算法对降维后的数据进行分类。这里我们可以使用`sklearn.neighbors`模块中的`KNeighborsClassifier`类。代码示例:
```python
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_pca, y)
```
现在,我们已经完成了对MNIST数据集的降维和分类。你可以将上面的代码整合起来,得到完整的代码。