手写数字识别pythonknn

手写数字识别是一个经典的机器学习问题，可以使用k-近邻算法（KNN）来解决。下面是使用Python实现KNN手写数字识别的基本步骤：

1. 加载数据集：使用Python的NumPy库加载手写数字数据集，该数据集包含许多手写数字的图像和相应的标签。

2. 特征提取：将每个图像转换为一维向量，并将其作为特征向量。

3. 数据集划分：将数据集划分为训练集和测试集。

4. 训练模型：使用训练集训练KNN模型。

5. 测试模型：使用测试集测试模型的准确性。

6. 预测结果：使用训练好的模型对新的手写数字图像进行预测。

下面是一个简单的Python代码示例，用于实现KNN手写数字识别：

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()

# 特征提取
X = digits.data
y = digits.target

# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

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

# 预测结果
new_digit = np.array([0, 0, 0, 12, 13, 1, 0, 0, 0, 0, 11, 16, 10, 0, 0, 0, 3, 16, 15, 13, 16, 2, 0, 0, 7, 15, 0, 0, 16, 4, 0, 0, 8, 16, 1, 0, 14, 6, 0, 0, 5, 14, 6, 7, 16, 6, 0, 0, 0, 11, 16, 16, 10, 0])
new_digit = new_digit.reshape(1,-1)
prediction = knn.predict(new_digit)
print("Prediction:", prediction)