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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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。

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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。