CIFAR10图像分类：KNN与SVM算法实践

"CIFAR10物体分类实验1，使用KNN和SVM算法进行图像分类，实验涉及数据预处理、模型训练和测试。KNN算法基于L2距离找到最近邻，SVM则利用线性分类器进行图像特征的矩阵运算。实验中通过Anaconda环境在Visual Studio Code上运行Python代码，对训练集和测试集进行比例缩放以提高效率。" 在这次实验中，主要探讨了两种经典的图像分类算法——K近邻(KNN)和支持向量机(SVM)，用于CIFAR10数据集的物体识别任务。CIFAR10数据集包含50000张训练图片和10000张测试图片，每个类别有5000张图片，总共有10个不同的类别。 1. KNN分类器的实现与说明： - KNN算法是基于实例的学习，它通过计算新样本与训练集中样本的距离来确定分类。在这个实验中，选择了L2距离（欧几里得距离）作为相似度度量，并设定K值为5，意味着新样本会根据其最近的5个邻居的类别来决定自身的分类。 - 实现细节包括加载CIFAR10数据集，对图像进行预处理，然后在训练集上训练模型。为了提高效率，训练集和测试集分别按一定比例缩小。在运行时，程序会实时显示测试进度。 2. SVM分类器的实现与说明： - SVM是一种监督学习方法，它建立一个超平面来最大化类别间间隔，从而实现线性分类。在这个实验中，SVM算法被用来处理32x32像素的RGB图像，通过对每个像素值进行加权求和来获取分类得分。 - SVM的实现涉及数据的加载、预处理，以及模型的训练。同样，为了加速运算，训练集和测试集的规模进行了调整。 实验结果表明，当训练集和测试集分别缩小到原始规模的2%和1%时，KNN分类器在约15分钟后达到23%的测试准确率。而SVM的性能表现未在描述中给出具体数值，但通常SVM在解决复杂问题时可能比KNN表现更好，因为它能够学习更复杂的决策边界。 总结，这个实验旨在对比和理解两种不同的分类算法在处理相同任务时的表现，同时也展示了如何在实际应用中优化模型训练和测试的过程，如数据缩放以提高计算效率。此外，通过在Anaconda环境中使用VSCode和Python，确保了所需的库和环境配置得以正确实施。