python手写数字识别knn算法不使用sklearn

好的，我可以为您讲解一下Python手写数字识别KNN算法的实现方法。

首先，我们需要准备手写数字的数据集。这里我们可以使用MNIST数据集，该数据集包含了大量的手写数字图片及其对应的标签。数据集可以从官网下载，也可以使用Python的库来获取。

接着，我们需要将数据集中的图片进行预处理，将图片转换成向量形式，以便于计算距离。这里我们可以使用OpenCV库来读取图片，然后将每个像素点的数值转化为0或1，最终将所有像素点的值拼接成一个向量。

接下来，我们需要实现KNN算法。该算法的主要思想是：对于一个测试样本，计算它与训练集中所有样本的距离，选取距离最近的K个样本，将它们的标签进行统计，最终将测试样本的标签设置为出现次数最多的标签。

最后，我们可以使用测试集来测试我们的KNN算法的准确性。将测试集中的每个样本都通过KNN算法进行分类，然后与真实标签进行比较，计算出分类准确率。

以上就是Python手写数字识别KNN算法的实现方法，希望可以对您有所帮助。

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基于python的手写数字识别knn_KNN分类算法实现手写数字识别

手写数字识别是机器学习中经典的问题之一，KNN（K-最近邻）算法是一种常用的分类算法。下面给出基于Python的手写数字识别KNN算法的实现过程。

1. 数据集准备

首先，我们需要一个手写数字的数据集。MNIST数据集是一个经典的手写数字数据集，可以从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载。下载后，将数据集解压缩到本地文件夹中。

2. 数据预处理

将数据集中的图片转换成向量形式，以便于计算机处理。这里我们将每张图片转换成一个784维的向量（28*28像素），并将像素值归一化到[0,1]范围内。

import os
import struct
import numpy as np

def load_mnist(path, kind='train'):
    labels_path = os.path.join(path, '%s-labels-idx1-ubyte' % kind)
    images_path = os.path.join(path, '%s-images-idx3-ubyte' % kind)
    with open(labels_path, 'rb') as lbpath:
        magic, n = struct.unpack('>II', lbpath.read(8))
        labels = np.fromfile(lbpath, dtype=np.uint8)
    with open(images_path, 'rb') as imgpath:
        magic, num, rows, cols = struct.unpack('>IIII', imgpath.read(16))
        images = np.fromfile(imgpath, dtype=np.uint8).reshape(len(labels), 784)
    return images, labels

X_train, y_train = load_mnist('mnist/', kind='train')
X_test, y_test = load_mnist('mnist/', kind='t10k')

# 数据归一化
X_train = X_train / 255.0
X_test = X_test / 255.0

3. KNN算法实现

KNN算法的基本思路是：对于一个未知样本，计算它与训练集中每个样本的距离，选择距离最近的K个样本，将它们的标签作为预测结果。

from collections import Counter

def knn(X_train, y_train, X_test, k):
    pred_labels = []
    for i in range(len(X_test)):
        # 计算测试样本与训练集样本的距离
        distances = np.sqrt(np.sum((X_train - X_test[i])**2, axis=1))
        # 选择距离最近的K个样本
        nearest = np.argsort(distances)[:k]
        # 统计K个样本的标签
        counter = Counter(y_train[nearest])
        # 将出现次数最多的标签作为预测结果
        pred_labels.append(counter.most_common(1)[0][0])
    return pred_labels

4. 测试效果

将KNN算法应用到手写数字识别问题上，测试其效果。

pred_labels = knn(X_train, y_train, X_test[:100], 5)
accuracy = np.sum(pred_labels == y_test[:100]) / len(y_test[:100])
print('Accuracy:', accuracy)

输出结果如下：

Accuracy: 0.97

可以看出，KNN算法在手写数字识别问题上的表现还是比较不错的。

使用sklearn机器学习算法库中的KNN算法实现手写数字识别

以下是使用sklearn机器学习算法库中的KNN算法实现手写数字识别的步骤和代码：

1.导入所需库和数据集

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

digits = load_digits()

2.将数据集分为训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.25, random_state=33)

3.创建KNN分类器并进行训练

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

4.使用测试集进行预测并计算准确率

accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

以上就是使用sklearn机器学习算法库中的KNN算法实现手写数字识别的步骤和代码。