使用KNN算法识别数字

KNN算法作为一种重要的分类算法，这里一步步地构造使用k近邻分类器的手写识别系统。为了简单起见，这里构造的系统只能识别数字0到9，参见下图。需要识别的数字已经使用图形处理软件，处理成具有相同的色彩和大小 ：宽高是32像素x32像素的黑白图像。尽管采用文本格式存储图像不能有效地利用内存空间，但是为了方便理解，我们还是将图像转换为文本格式。

digits 目录下有两个文件夹，分别是:

• trainingDigits：训练数据，1934个文件，每个数字大约200个文件。
• testDigits：测试数据，946个文件，每个数字大约100个文件。

每个文件中存储一个手写的数字，文件的命名类似0_7.txt，第一个数字0表示文件中的手写数字是0，后面的7是个序号。

我们使用目录trainingDigits中的数据训练分类器，使用目录testDigits中的数据测试分类器的效果。两组数据没有重叠，你可以检查一下这些文件夹的文件是否符合要求。根据这些数据我们开始实现KNN算法。

我们需要打开一个 Xfce 终端，输入 ipython 进入到交互式模式来边写代码边测试。

k-近邻(k-NN)算法我们在理论学习部分已经有所了解，本节内容将实现这个算法的核心部分：计算“距离”。

当我们有一定的样本数据和这些数据所属的分类后，输入一个测试数据，我们就可以根据算法得出该测试数据属于哪个类别，此处的类别为0-9十个数字，就是十个类别。

算法实现过程：