knn图片分类器python实现

K近邻(KNN)算法是一种基于实例的学习方法，在Python中，可以使用sklearn库来实现KNN图片分类器。以下是基本步骤：

1. 导入所需库：

import numpy as np
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

2. 加载数据集（这里以手写数字为例）：

digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

3. 数据预处理和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)

4. 初始化并训练KNN分类器，比如选择k=5作为邻居数：

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

5. 预测测试集的结果：

y_pred = knn.predict(X_test)

6. 计算准确率：

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)