基于KNN算法的手写数字识别

基于KNN算法的手写数字识别可以通过以下步骤实现：

1. 数据准备：获取手写数字的图像数据集，并将其转换为数字矩阵的形式。

2. 特征提取：将数字矩阵转换为一维向量，并将其作为特征向量。

3. 训练模型：将特征向量作为训练集，使用KNN算法进行模型训练。

4. 测试模型：将测试集的特征向量输入到训练好的模型中，使用KNN算法进行分类预测。

以下是一个基于Python实现KNN算法的手写数字识别的例子：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()

# 获取特征向量和标签
X = digits.data
y = digits.target

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

以上代码中，我们使用sklearn库中的`load_digits`函数加载手写数字数据集，并将其分为训练集和测试集。然后，我们创建了一个KNN分类器，并使用训练集对其进行训练。最后，我们使用测试集对模型进行测试，并计算出了模型的准确率。