使用最近邻法对 MNIST 数据集中的图像进行分类。遍历测试集（待分 类）中每个手写字符，计算其与遍历的训练集（已知类别）中的每个手 写字符之间的距离。根据最近距离的原则将测试集中的字符分类为与它 最近的训练集字符。计算出分类的准确率。写代码

在Python中，我们可以使用sklearn库中的`KNeighborsClassifier`来实现最近邻法对手写字符（MNIST数据集）的分类。以下是一个简单的步骤说明和代码示例：

首先，确保已经安装了必要的库（如numpy、pandas、matplotlib和sklearn）：

pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn

然后，编写代码来加载数据、预处理（归一化）、分割数据集（训练集和测试集）、并进行分类：

import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载MNIST数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)
X, y = mnist.data / 255.0, mnist.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 归一化数据
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 创建k近邻分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)  # 单个最近邻居

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算分类准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")

# 完整的代码会包含异常处理和其他详细部分，这里简化了演示

这段代码展示了如何使用最近邻算法对MNIST数据集进行分类的基本过程。你可以根据需要调整`n_neighbors`参数来探索不同的性能。运行上述代码后，你会得到分类的准确率。