请求提供一份详细的树莓派上使用K-Nearest Neighbors (KNN)算法进行手写数字识别的Python全代码示例,包括数据预处理、特征提取和模型训练过程。
时间: 2024-12-10 13:40:53 浏览: 5
python实现kNN算法识别手写体数字的示例代码
当然可以。以下是使用Python和sklearn库在Raspberry Pi上的树莓派上进行手写数字识别的一个简化的K-最近邻(KNN)算法示例。请注意,由于树莓派资源有限,实际运行大型机器学习任务可能会有性能瓶颈,所以这个示例主要用于教学目的。
首先,确保已安装必要的库:
```bash
pip install numpy pandas matplotlib sklearn scikit-image
```
然后,我们可以编写一个脚本:
```python
# 导入所需库
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载MNIST数据集(在这里我们不需要下载,因为sklearn内置了)
digits = datasets.load_digits()
X = digits.data
y = digits.target
# 数据预处理:归一化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 设置K值,这里以5为例
k = 5
# 创建KNN分类器并拟合数据
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
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(f"Accuracy with {k} neighbors: {accuracy * 100:.2f}%")
# 可视化预测结果
digit_img = X_test[0].reshape(8, 8)
plt.imshow(digit_img, cmap='gray')
plt.title(f"Predicted digit: {y_pred[0]}")
plt.show()
#
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