knn分类预测手写数字识别python

KNN (K-Nearest Neighbors) 算法是一种基于实例的学习方法，在手写数字识别任务中常用于非监督学习，特别是当特征集很大而标签相对较少时。Python 中可以使用 Scikit-learn 库方便地实现 KNN 分类器。

以下是使用 Python 和 Scikit-learn 进行手写数字识别的基本步骤：

1. 导入必要的库：

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

2. 加载数据集（MNIST 数据集是一个常用的资源）：

digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

3. 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. 创建并训练 KNN 分类器：

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) # 可以尝试调整 n_neighbors 的值
knn.fit(X_train, y_train)

5. 预测测试集结果：

y_pred = knn.predict(X_test)

6. 评估模型性能：

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")