使用knn识别mnist数据集，mnist数据集已经保存在"D:\pythonProject2\data\MNIST\raw"目录下。给出相应的Python代码

使用KNN（K-Nearest Neighbors）算法识别MNIST数据集，首先需要加载数据，然后将数据划分为训练集和测试集，最后应用KNN分类。以下是使用sklearn库的一个简单示例：

import os
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 定义数据路径
data_path = "D:\\pythonProject2\\data\\MNIST\\raw"

# 加载MNIST数据集（默认下载并保存在sklearn的数据文件夹）
X, y = fetch_openml('mnist_784', version=1, return_X_y=True)

# 划分训练集和测试集（比如80%训练，20%测试）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建KNN分类器，例如选择K=5作为邻居数
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 训练模型
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"Accuracy: {accuracy * 100}%")

# 如果你想保存模型，可以这样做：
# model_path = 'path/to/save/model'
# joblib.dump(knn, model_path) 

# 之后在需要的时候加载模型进行预测
# loaded_knn = joblib.load(model_path)
# predictions = loaded_knn.predict(X_new_data)

注意：这个例子假设你已经安装了`sklearn`库，并且你的操作系统允许相对路径。如果你的实际路径不同，记得替换`data_path`。此外，KNN的性能可能受到K值选择的影响，你可以尝试不同的K值来优化模型。