对mnist手写数字数据集使用knn分类,计算正确率;先对mnist手写数字数据集用pca降维

MNIST手写数字数据集是一个非常常用的数据集，包含了60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本都是一个28x28像素的灰度图像。

首先我们需要对MNIST手写数字数据集进行预处理，将图像转换为一维向量，用于knn分类。然后我们可以使用knn算法对数据集进行分类。

接下来我们可以使用PCA（Principal Component Analysis）对数据集进行降维。PCA是一种常用的降维技术，它可以将高维数据映射到低维空间，从而减少特征的数量，并保留尽可能多的信息。通过降维，我们可以减小计算复杂度，并提高分类器的性能。

针对MNIST数据集，我们可以先进行PCA降维，选择合适的主成分数量，然后使用降维后的数据进行knn分类。在进行PCA降维时，我们需要根据保留的信息量选择合适的主成分数量，通常可以根据累计贡献率来确定。

为了计算正确率，我们可以将测试集的每个样本输入到knn分类器中，然后与样本的真实标签进行比较，计算分类的准确率。正确率可以通过如下公式计算：

正确率 = 分类正确的数量 / 总样本数量

通过计算正确率，我们可以评估knn分类器在MNIST数据集上的性能。

需要注意的是，MNIST数据集是一个相对简单的数据集，knn算法在这个数据集上的表现可能很好。但在更复杂的数据集上，knn可能表现不佳。因此，对于不同的数据集，我们需要选择合适的分类算法来获得更好的性能。