使用KNN实现手写数字识别:从数据预处理到模型构建
版权申诉
62 浏览量
更新于2024-08-08
收藏 25KB DOCX 举报
本篇博客介绍了如何使用K-Nearest Neighbors (KNN)算法实现手写数字识别,通过TensorFlow框架和MNIST数据集来演示。首先,作者导入了必要的模块,如NumPy、Matplotlib、PIL(Python Imaging Library)以及MNIST数据集的加载函数。在导入数据时,使用了TensorFlow的`input_data`模块来获取MNIST数据,并自定义了一个`load_digits`函数以便简化数据加载过程。
数据预处理部分,作者使用了`tensorflow.examples.tutorials.mnist`中的`read_data_sets`方法,从gzipped文件中提取训练和测试图像数据。数据被分为训练集和测试集,每组都包含图像和对应的标签。训练集有55000个样本,每个样本是784维的灰度图像,标签为一维向量;测试集也有10000个样本,具有相同的结构。
在接下来的步骤中,作者展示了数据的维度,通过`print`语句展示了训练和测试数据的形状,这有助于理解输入数据的结构。对于KNN算法,关键在于找到每个测试样本与训练集中所有样本之间的距离,然后根据最近的K个邻居的类别进行预测。在这个过程中,可能会用到如欧氏距离等距离度量方法。
实现KNN分类时,首先需要计算待预测样本与训练样本的相似度或距离,然后按照距离排序,选取K个最相似的样本。接着,根据这K个样本中的多数类别决定预测结果。整个流程不需要复杂的模型训练,而是依赖于数据本身的特征,因此KNN算法适合于小规模的数据集或者非线性问题。
总结起来,本文主要讲解了如何利用KNN算法对MNIST手写数字数据进行识别,包括数据导入、预处理、以及KNN分类的基本步骤。同时,它也强调了KNN算法的简单性和在某些场景下的适用性。如果读者想要更直观的学习过程,可以参考提供的Jupyter Notebook文件,那里会有更详细的代码示例和交互式学习体验。
2019-07-27 上传
2018-07-28 上传
2023-08-30 上传
2023-05-21 上传
2023-11-01 上传
2023-08-30 上传
2023-07-09 上传
2023-09-26 上传
2023-07-09 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/4a2e24ded15348a9b1f61c662e6bbc24_weixin_52395743.jpg!1)
码农.one
- 粉丝: 7
- 资源: 345
最新资源
- 解决Eclipse配置与导入Java工程常见问题
- 真空发生器:工作原理与抽吸性能分析
- 爱立信RBS6201开站流程详解
- 电脑开机声音解析:故障诊断指南
- JAVA实现贪吃蛇游戏
- 模糊神经网络实现与自学习能力探索
- PID型模糊神经网络控制器设计与学习算法
- 模糊神经网络在自适应PID控制器中的应用
- C++实现的学生成绩管理系统设计
- 802.1D STP 实现与优化:二层交换机中的生成树协议
- 解决Windows无法完成SD卡格式化的九种方法
- 软件测试方法:Beta与Alpha测试详解
- 软件测试周期详解:从需求分析到维护测试
- CMMI模型详解:软件企业能力提升的关键
- 移动Web开发框架选择:jQueryMobile、jQTouch、SenchaTouch对比
- Java程序设计试题与复习指南