python使用KNN算法识别手写数字_python基于knn算法进行天气预测

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python使用使用KNN算法识别手写数字算法识别手写数字

本文实例为大家分享了python使用KNN算法识别手写数字的具体代码，供大家参考，具体内容如下

# -*- coding: utf-8 -*-

#pip install numpy

import os

import os.path

from numpy import *

import operator

import time

from os import listdir

"""

描述：

KNN算法实现分类器

参数：

inputPoint：测试集

dataSet：训练集

labels：类别标签

k:K个邻居

返回值：

该测试数据的类别

"""

def classify(inputPoint,dataSet,labels,k):

dataSetSize = dataSet.shape[0] #已知分类的数据集（训练集）的行数

#先tile函数将输入点拓展成与训练集相同维数的矩阵，再计算欧氏距离

diffMat = tile(inputPoint,(dataSetSize,1))-dataSet #样本与训练集的差值矩阵

# print(inputPoint);

sqDiffMat = diffMat ** 2 #sqDiffMat 的数据类型是nump提供的ndarray,这不是矩阵的平方，而是每个元素变成原来的平方。

sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1) #计算每一行上元素的和

# print(sqDistances);

distances = sqDistances ** 0.5 #开方得到欧拉距离矩阵

# print(distances);

sortedDistIndicies = distances.argsort() #按distances中元素进行升序排序后得到的对应下标的列表,argsort函数返回的是数组

值从小到大的索引值

# print(sortedDistIndicies);

# classCount数据类型是这样的{0: 2, 1: 2}，字典key：value

classCount = {}

# 选择距离最小的k个点

for i in range(k):

voteIlabel = labels[ sortedDistIndicies[i] ] # print(voteIlabel)

# 类别数加1

classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0)+1

print(classCount)# {1: 1, 7: 2}

#按classCount字典的第2个元素（即类别出现的次数）从大到小排序

sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key = operator.itemgetter(1), reverse = True)

print(sortedClassCount)# [(7, 2), (1, 1)] return sortedClassCount[0][0]

"""

描述：

读取指定文件名的文本数据，构建一个矩阵

参数：

文本文件名称

返回值：

一个单行矩阵

"""

def img2vector(filename):

returnVect = [] fr = open(filename)

for i in range(32):

lineStr = fr.readline()

for j in range(32):

returnVect.append(int(lineStr[j]))

return returnVect

"""

描述：

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