使用knn对sklearn 手写集 进行分类。

好的，这里是使用KNN算法对sklearn手写数字数据集进行分类的代码示例：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建KNN分类器，并训练模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测，并计算准确率
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

在这个示例中，我们首先加载了sklearn中自带的手写数字数据集，然后使用train_test_split()函数划分出训练集和测试集。接下来，我们创建了一个KNN分类器，并使用训练集对其进行了训练。最后，在测试集上进行了预测，并计算了模型的准确率。

需要注意的是，KNN算法对于高维数据集的分类效果可能并不理想，因此在实际应用中需要根据具体情况选择合适的分类算法。