基于KNN的数字分类器

KNN是一种基于实例的学习算法，可以用于分类和回归问题。在数字分类器中，KNN可以用于将输入的数字图像分类为0到9之间的一个数字。

具体来说，KNN算法会对每个数字图像进行特征提取，例如像素值或边缘检测等。然后，将这些特征向量表示为高维空间中的点，并计算测试图像与每个训练图像之间的距离。

接下来，选择一个K值（即最近邻居的数量），并找到与测试图像距离最近的K个训练图像。最后，通过对这K个训练图像的标签进行投票来决定测试图像的分类。

KNN算法的优点是简单易懂，容易实现，并且可以适用于多种类型的数据。但是，它也有一些缺点，例如需要存储大量的训练数据和计算距离的时间复杂度较高。