基于matlab的手写数字识别knn_KNN分类算法实现手写数字识别

首先，需要准备手写数字数据集，常用的数据集是MNIST手写数字数据集。这个数据集包含了60000张训练图片和10000张测试图片，每张图片都是28*28的灰度图像。

接下来，我们可以通过以下步骤实现基于matlab的手写数字识别knn_KNN分类算法：

1. 加载数据集

使用matlab的load命令加载MNIST数据集，然后将训练集和测试集分别存储在X_train和Y_train、X_test和Y_test中。

2. 特征提取

对于每张28*28的图像，我们需要将其转换为一个1*784的向量。可以使用matlab的reshape命令实现。

3. 训练KNN模型

使用matlab的fitcknn命令训练KNN模型，可以指定K值和距离度量方式。在这里，我们可以选择欧几里得距离度量方式，K值为5。代码如下：

k = 5;
Mdl = fitcknn(X_train,Y_train,'Distance','euclidean','NumNeighbors',k);

4. 测试模型

使用训练好的模型预测测试集的标签。代码如下：

Y_predict = predict(Mdl,X_test);

5. 评估模型性能

使用matlab的confusionmat命令计算混淆矩阵，从而评估模型的性能。代码如下：

C = confusionmat(Y_test,Y_predict);
accuracy = sum(diag(C))/sum(C(:));

最终，我们可以得到手写数字识别的准确率。完整代码如下：

load('mnist_train.mat');
load('mnist_test.mat');

X_train = double(train_X);
Y_train = double(train_y);
X_test = double(test_X);
Y_test = double(test_y);

% 特征提取
X_train = reshape(X_train,size(X_train,1),[]);
X_test = reshape(X_test,size(X_test,1),[]);

% 训练KNN模型
k = 5;
Mdl = fitcknn(X_train,Y_train,'Distance','euclidean','NumNeighbors',k);

% 测试模型
Y_predict = predict(Mdl,X_test);

% 评估模型性能
C = confusionmat(Y_test,Y_predict);
accuracy = sum(diag(C))/sum(C(:));

这就是基于matlab的手写数字识别knn_KNN分类算法的实现过程。