k均值聚类minist手写数字识别python

k均值聚类是一种常用的无监督学习算法，可以用于聚类分析。在手写数字识别中，我们可以将每个数字的像素点看作一个特征向量，然后通过k均值聚类将相似的数字分为一组，从而实现手写数字的识别。

以下是基于Python的k均值聚类手写数字识别的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
digits = load_digits()
data = digits.data
target = digits.target

# 只选取前两个主成分作为特征
pca = PCA(n_components=2)
data = pca.fit_transform(data)

# k均值聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=0)
kmeans.fit(data)

# 可视化聚类结果
colors = ['b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w', 'orange', 'purple']
for i in range(len(data)):
    plt.scatter(data[i, 0], data[i, 1], c=colors[kmeans.labels_[i]])
plt.show()

# 计算聚类准确率
cluster_labels = np.zeros_like(target)
for i in range(10):
    mask = (kmeans.labels_ == i)
    cluster_labels[mask] = np.bincount(target[mask]).argmax()
accuracy = np.mean(cluster_labels == target)
print('聚类准确率：%.2f%%' % (accuracy * 100))

这段代码主要分为以下几个步骤：

1. 加载数据：使用sklearn库中的load_digits函数加载手写数字数据集。
2. 特征提取：使用PCA将每个数字的像素点转换为前两个主成分，作为特征向量。
3. k均值聚类：使用sklearn库中的KMeans函数对特征向量进行聚类。
4. 可视化聚类结果：将聚类结果可视化展示。
5. 计算聚类准确率：将每个聚类簇中的数字标签取众数作为该簇的标签，然后计算聚类准确率。

注意，这里的聚类准确率并不是像监督学习那样的分类准确率，而是通过将每个聚类簇中的数字标签取众数得到的准确率。