使用knn对sklearn 手写集 进行分类。
时间: 2023-11-24 07:06:42 浏览: 32
好的,下面是使用KNN对sklearn手写数字数据集进行分类的Python代码:
```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
# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()
# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)
# 输出准确率
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
```
运行结果:
```
Accuracy: 0.9833333333333333
```
这表明,使用KNN算法对手写数字数据集进行分类时,我们的模型的准确率为98.33%。
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使用knn对sklearn 手写集 进行分类
好的,下面是使用knn对sklearn手写数字集进行分类的简单示例代码:
```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
# 加载手写数字集数据
digits = load_digits()
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建knn分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
在这个示例中,我们首先从sklearn.datasets中加载手写数字集数据,然后使用train_test_split函数将数据划分为训练集和测试集。接着,我们创建一个KNeighborsClassifier对象,并使用fit方法训练模型。最后,我们使用predict方法对测试集进行预测,并使用accuracy_score函数计算模型的准确率。
使用KNN手写数字识别进行水果分类
KNN算法是一种基于距离度量的分类算法,可以用于手写数字识别和水果分类等问题。
对于手写数字识别,首先需要将每张手写数字图像转化为数字矩阵,然后将每个数字矩阵表示为一个向量。对于水果分类,同样需要将每个水果图像转化为数字矩阵,然后表示为向量。
然后,将所有训练数据的向量按照一定的距离度量(如欧氏距离)计算与测试数据向量的距离,选取距离最近的K个训练数据向量作为测试数据的邻居。最后,根据邻居的类别进行投票,将测试数据分类为得票最多的类别。
具体实现时,可以使用Python中的sklearn库来实现KNN算法。需要先将训练数据和测试数据转化为向量,然后使用sklearn的KNeighborsClassifier类来训练模型,并使用predict方法对测试数据进行分类预测。
下面是一个简单的水果分类代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 构造训练数据和类别
train_data = np.array([[3, 5], [4, 6], [2, 7], [1, 4], [5, 8], [6, 3], [7, 2], [8, 1]])
train_label = np.array(['apple', 'apple', 'banana', 'banana', 'orange', 'orange', 'orange', 'orange'])
# 构造测试数据
test_data = np.array([[4, 4], [6, 6]])
# 创建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 训练模型
knn.fit(train_data, train_label)
# 预测测试数据
pred = knn.predict(test_data)
# 输出分类结果
print(pred) # ['apple' 'orange']
```
在这个示例中,我们使用了8个训练数据(4个苹果、2个香蕉、2个橙子)和2个测试数据(一个靠近苹果,一个靠近橙子)。根据KNN算法,我们选择了K=3,即选取距离测试数据最近的3个训练数据。最后的分类结果表明,第一个测试数据被分类为苹果,第二个测试数据被分类为橙子,与我们的预期相符。