KNN算法实现Mnist手写数字识别
时间: 2023-08-19 09:06:03 浏览: 239
KNN算法对MNIST数据集分类
KNN算法是一种基于实例的学习算法,可以用于分类和回归。在Mnist手写数字识别中,KNN算法可以通过计算待分类的数字与训练集中每个数字的距离,然后选择距离最近的K个数字进行投票,得出待分类数字的分类结果。
下面是KNN算法实现Mnist手写数字识别的步骤:
1. 加载Mnist数据集,将训练集和测试集分别存储为矩阵形式。
2. 对训练集中的每个数字,计算其与测试集中待分类数字的距离。可以使用欧氏距离或曼哈顿距离等。
3. 将距离最近的K个数字的标签进行投票,得出待分类数字的分类结果。
4. 对于测试集中的每个数字,重复步骤2和步骤3,得出所有数字的分类结果。
5. 计算分类准确率,即正确分类数字的数量除以测试集的总数量。
需要注意的是,KNN算法的性能受到K值的影响,通常需要通过交叉验证等方法来选择最优的K值。此外,Mnist数据集包含大量的图像数据,因此需要对数据进行特征提取和降维等处理,以便更好地使用KNN算法进行分类。
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