基于 knn+cnn 的手写数字识别算法的识别率为 99.7%的算法

基于 KNN（k-最近邻）和 CNN（卷积神经网络）的手写数字识别算法可以达到99.7%的高识别率。这个算法结合了两种不同的机器学习技术，以提高准确性和鲁棒性。

KNN算法是一种简单有效的监督学习算法，它根据样本点的特征和它们最近邻的类别进行分类。在手写数字识别中，KNN算法使用训练集中的数字样本作为参考，并通过计算待识别数字与训练集中各个数字之间的距离来确定其类别。KNN算法的优点在于简单易懂、易于实现，但对于大规模数据集和高维度特征可能存在计算复杂度较高的问题。

而CNN算法是一种更为复杂的神经网络模型，特别适用于图像处理任务。通过卷积层、池化层和全连接层的组合，CNN能够有效地提取图像中的特征，并学习到不同数字的表示。在手写数字识别中，CNN可以学习到数字的形状、边缘信息和纹理等特征，从而实现高精度的识别。

基于KNN和CNN的手写数字识别算法相当于将KNN的特征选择与CNN的分类能力相结合。首先，利用CNN训练模型，获得高层次的特征表示。然后，使用KNN算法对这些特征进行分类，通过选择最近邻的方式来判断待识别数字的类别。这种算法的优势在于能够充分利用CNN模型提取的特征，并结合KNN的优势进行分类，从而实现较高的识别率。

总之，基于KNN和CNN的手写数字识别算法通过综合利用KNN和CNN的特点，能够获得高达99.7%的准确率，为手写数字识别问题提供了一种高效可行的解决方案。