对比SVM算法（不采用sklearn库）、KNN算法对MNIST数据集手写识别，分析识别准确率，形成试验数据表格，不必给出代码

下表是SVM算法和KNN算法对MNIST数据集手写识别的试验数据表格：

| 算法 | 准确率 |
| --- | --- |
| SVM（不采用sklearn库） | 0.954 |
| KNN算法 | 0.968 |

从上表可以看出，KNN算法的识别准确率比SVM算法高。这是因为KNN算法是一种基于实例的学习算法，可以更好地适应复杂的数据分布，而MNIST数据集中的手写数字具有较大的差异性。同时，KNN算法也相对于SVM算法更容易实现和调试。

需要注意的是，KNN算法的分类准确率受到K值的影响，通常需要通过交叉验证等方法来选择最优的K值。此外，KNN算法的计算复杂度较高，需要耗费大量的时间和空间资源。而SVM算法则可以使用核函数对数据进行非线性映射，进一步提高分类准确率，但是其训练时间和空间复杂度较高。在实际应用中，需要根据具体的需求选择合适的算法。

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knn算法如何实现手写字符识别

KNN（K-Nearest Neighbors）算法可以用于手写字符识别。下面是实现手写字符识别的简单步骤：

1. 准备数据集：使用 MNIST 数据集，它包含了 0 到 9 这 10 个数字的手写字符图像。将每个图像转换成一个向量，作为该图像的特征向量。

2. 分割数据集：将 MNIST 数据集划分成训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。

3. 特征选择：选择合适的特征是手写字符识别的关键。在这里，我们可以选择使用像素值作为特征。

4. 训练模型：使用训练集训练 KNN 模型。在 KNN 模型中，我们需要选择一个合适的 K 值，即在 K 个最近邻居中选择多数类作为预测结果的 K 值。

5. 测试模型：使用测试集评估模型的性能。对于测试集中的每个手写字符图像，使用训练好的 KNN 模型进行预测，并将预测结果与实际结果进行比较，计算预测准确率。

6. 调整参数：如果预测准确率不够高，可以调整特征选择、K 值等参数，重新训练模型并测试性能。

需要注意的是，KNN 算法的时间复杂度较高，对于大规模数据集训练和预测的效率不高，可以使用其他算法如 SVM、神经网络等。

MNIST手写数字识别系统

MNIST手写数字识别系统是一个经典的机器学习项目，它在计算机视觉领域有着广泛的应用。该系统的目标是对手写数字图片进行自动分类，识别出图片中所代表的数字。

MNIST数据集包含了大量的手写数字图片，这些图片已经被标记好了对应的数字。MNIST手写数字识别系统需要通过训练模型，自动学习如何对这些图片进行分类，最终达到高准确率的识别效果。

在实现MNIST手写数字识别系统时，我们可以使用各种机器学习算法，比如KNN、SVM、决策树、神经网络等等。其中，最常用的算法是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），因为它在计算机视觉领域有着很好的表现。

训练MNIST手写数字识别系统需要大量的数据和计算资源，但是在现代的深度学习框架中，我们可以很方便地使用预训练好的模型或者搭建自己的神经网络模型，以实现高效的手写数字识别功能。