不使用深度学习的水果识别python代码实现

以下是一个使用机器学习算法的水果识别 Python 代码示例。它不使用深度学习，而是使用传统的机器学习算法（K近邻算法）。

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载数据集
fruits = pd.read_table('fruits.txt')

# 构建特征向量
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(fruits['name'])

# 构建分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X, fruits['label'])

# 测试分类器
test_fruit = ['长条形，黄色，有小黑点']
test_vector = vectorizer.transform(test_fruit)
prediction = knn.predict(test_vector)
print(prediction)

这段代码首先加载了一个水果数据集，然后使用 CountVectorizer 将每个水果的名称转换为特征向量。接着，使用 K 近邻算法构建分类器，并将特征向量和标签作为输入。最后，代码使用测试数据进行预测，并输出预测结果。

请注意，这段代码仅用于演示目的。实际应用中，您可能需要更多的数据预处理、特征提取和调整参数等步骤。