朴素贝叶斯算法实现mnist数据集分类，，python实现

好的，以下是朴素贝叶斯算法实现mnist数据集分类的Python代码：

import numpy as np
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
from tensorflow.keras.datasets import mnist

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 将二维图像数据转换为一维向量数据
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], -1)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], -1)

# 创建高斯朴素贝叶斯分类器
clf = GaussianNB()

# 训练模型
clf.fit(x_train, y_train)

# 预测测试集数据
y_pred = clf.predict(x_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率为：', accuracy)

该代码首先使用`mnist.load_data()`函数从Keras库中加载MNIST数据集，然后将二维图像数据转换为一维向量数据。接着，使用`GaussianNB()`函数创建一个高斯朴素贝叶斯分类器，并使用`fit()`函数训练模型。最后，使用`predict()`函数预测测试集数据，并使用`accuracy_score()`函数计算准确率。

需要注意的是，朴素贝叶斯算法的分类效果通常比不上深度学习等更为复杂的算法，但由于其简单、快速、易于实现等特点，在某些场景下也是一种不错的选择。