PCA+KNN手写数字体识别

PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的降维方法，可以将高维数据转化为低维数据，保留数据的主要特征。KNN（K-Nearest Neighbors）是一种常用的分类方法，根据待分类数据集中与其最近的K个邻居的标签进行分类。

手写数字体识别是一个典型的分类问题，可以利用PCA和KNN方法进行解决。具体步骤如下：

1. 数据预处理：将手写数字体图像转化为灰度图像，并将每个图像数据展开成一维向量。

2. 特征提取：利用PCA方法将高维数据降至低维数据，提取出主要特征。

3. 训练模型：利用KNN方法训练模型，根据已有的手写数字体图像及其标签，计算待分类数据与训练集中每个样本的距离，选取距离最近的K个邻居，根据它们的标签进行分类，选取出现次数最多的标签作为待分类数据的预测结果。

4. 模型评估：利用测试集对模型进行评估，计算模型的准确率、召回率、F1值等指标。

以上是PCA KNN手写数字体识别的基本流程，具体实现需要根据具体情况进行调整和改进。