python实现一个基于k-means算法的mnist手写数字图像分类器

好的，我已经了解了您的问题。下面是基于k-means算法的mnist手写数字图像分类器的Python实现：

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.datasets import fetch_openml

然后，我们加载MNIST数据集并准备数据：

mnist = fetch_openml('mnist_784')
X, y = mnist['data'], mnist['target']
X = X.astype(np.float64)
y = y.astype(np.int64)

接下来，我们使用k-means算法对图像进行聚类：

kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=42)
y_pred = kmeans.fit_predict(X)

最后，我们评估模型性能并输出准确率：

acc = accuracy_score(y, y_pred)
print('Accuracy: {:.2f}%'.format(acc*100))

以上代码将输出分类器的准确率。请注意，由于k-means是无监督学习算法，因此我们并没有使用目标标签来训练模型；准确率仅仅是评估分类器性能的一种方法。此外，由于k-means是一种基于距离的算法，因此我们需要将图像转换为向量，以便在欧几里得空间中进行聚类。