机器学习笔记 - 使用K最近邻算法进行手写识别

在机器学习领域，K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）算法是一种常用的分类算法。它通过计算样本之间的距离，并根据最近邻居的标签来预测未知样本的类别。在本篇文章中，我们将使用K最近邻算法来进行手写识别。

手写识别是一个重要的问题，它在数字识别、自动化表单处理和图像处理等领域中有广泛的应用。我们将使用一个经典的手写数字数据集，即MNIST数据集，来训练和评估我们的KNN模型。

首先，我们需要导入必要的库和数据集。我们将使用Python编程语言和scikit-learn库来实现KNN算法。

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier