knn实现手写数字识别c语言实现

KNN（K-Nearest Neighbors，K近邻算法）是一种基于实例的学习方法，在手写数字识别中通常用于分类任务。在C语言中实现KNN的基本步骤包括：

1. **数据预处理**：
- 读取包含手写数字样本的数据集，比如MNIST数据库。
- 将图像转换为灰度，并将其缩放到相同的尺寸以便于处理。

2. **特征提取**：
- 对每个图像提取像素值作为特征向量。

3. **计算距离**：
- 确定K值，选择最近的K个邻居（通常是通过欧氏距离或其他适合的相似度度量计算）。

4. **投票决策**：
- 计算这K个邻居中的某个特定数字类别出现的次数，预测概率最高的那个类别即为最终分类结果。

5. **实现流程**：
- 使用循环遍历测试集中每个未知样本，对它们进行上述步骤。
- 可能需要使用数组或动态内存分配来存储邻居及其类别。

6. **评估性能**：
- 训练完成后，使用交叉验证或者独立的测试集来评估模型的准确率、召回率等指标。

下面是简单的伪代码框架：

typedef struct {
    int pixel_data[WIDTH*HEIGHT];
} Image;

int euclidean_distance(Image *img1, Image *img2);
int find_k_nearest_neighbors(Image *test_img, int k, Image *train_data[], int train_labels[], int n_samples);

void knn_classification(int k, Image *test_data[], int test_labels[], Image *train_data[], int train_labels[], int n_samples) {
    for (int i = 0; i < n_test_samples; ++i) {
        int predicted_label = find_k_nearest_neighbors(test_data[i], k, train_data, train_labels, n_samples);
        // 更新测试集标签
        test_labels[i] = predicted_label;
    }
}

// ... 其他函数实现 ...

int main() {
    // 数据加载、预处理和分割
    Image train_images[]...;
    int train_labels[]...;
    Image test_images[]...;
    int test_labels[]...;

    knn_classification(k, test_images, test_labels, train_images, train_labels, n_train_samples);

    // 评估和打印结果
    // ...
}