用knn进行手写体识别

以下是一个基于Python的手写体识别KNN代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.datasets import load_digits

# 加载MNIST数据集
digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建KNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集数字
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', acc)

该代码使用了sklearn库中的KNeighborsClassifier类，首先加载了MNIST数据集，将输入图像和标签分别存储在X和y中。之后使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。

接下来，构建一个KNN模型，将n_neighbors参数设置为5，并使用fit函数训练模型。之后使用predict函数对测试集数字进行预测，并使用accuracy_score函数计算预测准确率。

需要注意的是，KNN算法对数据集的规模敏感，因此在实际应用中需要对数据集进行特征提取和降维等处理，以提高算法的效率和准确率。