用Python实现K近邻算法用于手写数字识别详细过程（含首次调试运行）

1、案例概述

图像识别是机器学习领域一个非常重要的应用场景，本次通过一个较为经典的手写数字识别模型来讲解如何在具体场景中应用K近邻算法。

2、数据集

手写数字识别，或者说图像识别的本质就是把下图所示的图片中的数字转换成计算机能够处理的数字形式。

（1） 图像二值化

通过图像二值化可以将图片大小为32×32的手写数字“4”的图片转换成由0和1组成的“新的数字4”，如下图所示。数字1代表有颜色的地方，数字0代表无颜色的地方，这样就完成了手写数字识别的第一步。

 （2）二维数组转换为一维

数组经过图像二值化处理获得32×32的0-1矩阵，为了方便进行机器学习建模，还需要对这个二维矩阵进行简单的处理：在第1行数字之后依次拼接第2～32行的数字（也即32*32=1024），得到一个1×1024的一维数组。利用这种一维数组就可以计算不同手写数字之间的距离（利用上文讲到的明氏距离或皮尔森距离计算），从而进行手写数字识别。

MNIST数据集是一个手写体识别数据集，来自美国国家标准与技术研究所。它包含了各种手写数字图片以及每张图片对应的数字标签，图片大小为28*28，且为黑白图片。其中，60000张手写数字图片作为训练数据，由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局的工作人员；1000