k-means算法手写数字识别

k-means算法是一种无监督学习算法，它可以用于聚类分析。在手写数字识别中，我们可以使用k-means算法对数字图像进行聚类，从而将不同的数字分成不同的组别。以下是使用k-means算法进行手写数字识别的基本步骤：

1. 准备数据集：将手写数字图像转换成数字矩阵的形式，每个数字矩阵表示一个手写数字。

2. 初始化聚类中心：随机选择k个手写数字作为初始聚类中心。

3. 分配样本到聚类中心：对每个手写数字，计算其与k个聚类中心之间的距离，将其分配到距离最近的聚类中心所在的组别中。

4. 更新聚类中心：对于每个聚类组别，计算组内所有手写数字的平均值，将其作为新的聚类中心。

5. 重复步骤3和4，直到聚类中心不再发生变化。

6. 测试新样本：对于一个新的手写数字图像，将其转换成数字矩阵的形式，然后计算其与k个聚类中心之间的距离，将其分配到距离最近的聚类中心所在的组别中，即可完成手写数字识别。

需要注意的是，在使用k-means算法进行手写数字识别时，要选择合适的聚类数k，通常可以通过试错法来确定最优的聚类数。