Python使用暴力法的k-近邻分类对arab_digits_training.txt和arab_digits_testing.txt进行手写体数字的分类识别(k=5),输出该k值下的准确率
时间: 2024-10-10 10:09:11 浏览: 8
在Python中,可以使用scikit-learn库的KNeighborsClassifier函数实现暴力法的k-近邻(k-nearest neighbors, KNN)算法进行手写数字分类。首先,你需要加载数据集,通常数据会被预处理成特征向量(如灰度图像像素)并分为训练集和测试集。然后按照以下步骤操作:
1. **数据加载和预处理**:
- 导入`sklearn.datasets.load_digits`加载MNIST数据集,如果要用的是自定义的arab_digits_training.txt和arab_digits_testing.txt文件,需要先将其转换成NumPy数组或Pandas DataFrame。
2. **分割数据**:
- 使用`train_test_split`将数据分为训练集和测试集。
3. **模型训练**:
- 初始化`KNeighborsClassifier`,设置`n_neighbors = 5`作为k值,并调用`fit`方法训练模型。
4. **预测和评估**:
- 使用`predict`方法对测试集进行预测,得到预测结果。
- 计算准确率,通过比较预测结果和实际标签,使用`accuracy_score`函数计算精度。
```python
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据,这里假设已经读取了txt文件
X_train, y_train = load_digits().data, load_digits().target
X_test, y_test = ... # 自己的数据加载部分
# 分割数据
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2)
# 创建并训练KNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"使用k=5的KNN分类,测试集准确率为: {accuracy * 100}%")
```