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
时间: 2024-04-03 13:30:41 浏览: 167
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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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。
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