手写数字识别pythonknn
时间: 2023-10-19 13:09:24 浏览: 106
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:
```python
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)
```