KNN手写识别实例与神经网络性能比较

本资源是一份名为"21-提交-WS06V03KNN实现手写识别实例编写与神经网络实验对比.pdf"的文档，主要介绍了如何使用K-最近邻(KNN)算法进行手写数字识别，并将其结果与多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）进行性能对比。该文档针对的是一个常见的机器学习任务，即多分类问题，目标是识别10个手写数字类别（0-9），通过sklearn库实现。 文档首先阐述了任务背景，指出手写数字识别的挑战在于处理大量的训练数据，并且KNN作为一种懒散学习方法，不涉及复杂的模型训练，仅在预测阶段通过寻找最相似的数据点进行分类。文档详细地指导读者如何操作： 1. **工程建立与sklearn包导入**： - 创建一个名为sklearnKNN.py的文件，并在此文件中导入必要的sklearn模块，以便进行后续数据处理和模型构建。 2. **加载训练数据**： - 定义了img2vector函数，将32x32的图片矩阵展平成1024维向量。 - readDataSet函数用于加载数据集DBRHD，将图片存储在train_dataSet中，标签存于train_hwLabels中。 3. **构建KNN分类器**： - 设置查找算法（通常为欧几里得距离或余弦相似度）及邻居点的数量k（这里尝试了1、3、5、7不同的k值）。 - KNN分类器的构建包括调用fit函数，这个过程是无参数训练，依赖于训练数据。 4. **测试集评价**： - 加载测试数据，并使用已构建的KNN模型进行预测。 - 分析不同k值下的性能，结果显示K=3时的正确率最高，随着k值增加，正确率逐渐降低，表明过度拟合或欠拟合问题可能开始显现。 这份文档不仅提供了KNN在手写识别任务中的应用实例，还展示了如何通过改变超参数（如k值）来优化模型性能，以及与传统神经网络模型（如MLP）的潜在比较。这对于理解KNN算法的基本原理、实践应用以及优化策略具有实际价值。