用网上的数据写基于PCA和Kmeans++算法的手写字体识别Python代码

以下是基于PCA和Kmeans++算法的手写字体识别Python代码示例，使用的是网上的手写数字数据集：

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

# 加载手写数字数据集
data = np.loadtxt("digits.csv", delimiter=",")

# 获取数据
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]

# 数据降维
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)

# Kmeans++聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=10, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=1e-4, random_state=0)
y_pred = kmeans.fit_predict(X_pca)

# 绘制结果
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y_pred)
plt.title("PCA + Kmeans++")
plt.show()

这段代码将网上的手写数字数据集加载到变量data中，然后将数据分为特征变量X和目标变量y。接着利用PCA算法将数据降至2维，再使用Kmeans++算法对数据进行聚类，聚类数为10。最后绘制出聚类结果的散点图。