基于knn的手写数字识别

我们可以使用sklearn库中的KNeighborsClassifier模块来基于KNN算法实现手写数字识别。下面是代码示例：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split

digits = load_digits()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, random_state=42)

knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)

accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

这段代码使用sklearn库中的手写数字数据集，将数据分为训练集和测试集，然后使用KNeighborsClassifier模块建立KNN分类器进行手写数字识别，并计算了分类器的准确度。