使用TensorFlow实现最近邻算法进行MNIST手写数字分类-优快云博客

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使用TensorFlow实现最近邻算法进行MNIST手写数字分类

data-science-ipython-notebooks donnemartin/data-science-ipython-notebooks: 是一系列基于 IPython Notebook 的数据科学教程，它涉及了 Python、 NumPy、 pandas、 SQL 等多种数据处理工具。适合用于学习数据科学和分析，特别是对于需要使用 Python 和 SQL 等工具进行数据分析和处理的场景。特点是数据科学教程、IPython Notebook、Python、SQL。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/data-science-ipython-notebooks

概述

本文将介绍如何使用TensorFlow框架实现最近邻(Nearest Neighbor)算法，并将其应用于经典的MNIST手写数字分类任务。最近邻算法是一种简单但有效的机器学习方法，特别适合初学者理解机器学习的基本概念。

实现步骤

1. 环境准备

首先需要导入必要的Python库：

import numpy as np
import tensorflow as tf

2. 数据准备

我们使用MNIST数据集，这是一个包含手写数字图像的大型数据库，常用于训练各种图像处理系统。

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True)

MNIST数据集包含：

训练图像：55,000
测试图像：10,000
验证图像：5,000

为了演示目的，我们只使用部分数据：

Xtr, Ytr = mnist.train.next_batch(5000)  # 5000个训练样本
Xte, Yte = mnist.test.next_batch(200)    # 200个测试样本

3. 数据预处理

将28x28像素的图像展平为784维的向量：

Xtr = np.reshape(Xtr, newshape=(-1, 28*28))
Xte = np.reshape(Xte, newshape=(-1, 28*28))

4. 构建TensorFlow计算图

定义占位符和变量：

xtr = tf.placeholder("float", [None, 784])  # 训练数据占位符
xte = tf.placeholder("float", [784])       # 测试数据占位符

计算L1距离并找到最近邻：

# 计算L1距离
distance = tf.reduce_sum(tf.abs(tf.add(xtr, tf.neg(xte))), reduction_indices=1)
# 预测：获取最小距离的索引(最近邻)
pred = tf.arg_min(distance, 0)

5. 执行计算

初始化变量并运行会话：

init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    
    # 遍历测试数据
    for i in range(len(Xte)):
        # 获取最近邻
        nn_index = sess.run(pred, feed_dict={xtr: Xtr, xte: Xte[i,:]})
        # 比较预测结果和真实标签
        print("Test", i, "Prediction:", np.argmax(Ytr[nn_index]), 
              "True Class:", np.argmax(Yte[i]))
        # 计算准确率
        if np.argmax(Ytr[nn_index]) == np.argmax(Yte[i]):
            accuracy += 1./len(Xte)
    print("Done!")
    print("Accuracy:", accuracy)