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。

相关问题

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。

python手写一串数字使用KNN算法进行识别

在Python中，手写数字识别通常使用的是机器学习库如scikit-learn中的K-Nearest Neighbors (KNN)算法，配合像MNIST这样的手写数字数据集。以下是一个简单的步骤说明：

1. **导入所需库**：

   import numpy as np
   from sklearn.datasets import fetch_openml
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
   from sklearn.metrics import accuracy_score

2. **加载数据**：

   mnist = fetch_openml('mnist_784')
   X = mnist['data']
   y = mnist['target']

3. **预处理数据**：
- 将像素值归一化到0-1之间

   X = X.astype(np.float32) / 255.0

- 划分训练集和测试集

   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. **初始化并训练KNN模型**：

   knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
   knn.fit(X_train, y_train)

5. **预测新样本**：

   new_sample = ... # 你需要的手写数字图像（转换成向量）
   prediction = knn.predict([new_sample])

6. **评估性能**：

   predicted_labels = knn.predict(X_test)
   accuracy = accuracy_score(y_test, predicted_labels)
   print(f"Accuracy: {accuracy}")

请注意，这只是一个基本示例，实际应用中你可能需要对新样本进行适当的预处理，并调整KNN的超参数以获得更好的结果。此外，如果你想要识别一串数字而非单个数字，那么你可能需要先将每个连续的手写数字视为独立的样本。