机器学习实战——KNN算法手写数字识别

最新推荐文章于 2024-08-16 22:30:14 发布

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分类专栏：机器学习实战

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本文介绍了一种使用KNN算法的手写数字识别系统。系统通过将32*32的图像矩阵转换为1*1024的一维向量来简化处理过程。通过对训练集和测试集的数据处理及分类，实现了较高的识别准确率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

数据源

我们的文本是形如这样的，每个数字都有很多txt文件，TXT里面是01数字，表示手写数字的灰度图。

现在我们要用knn算法实现数字识别。

数据处理

每个txt文件都是32*32的0,1矩阵，如果要使用knn，那么还得考虑行列关系，如果能把它拉开，只有一行，就可以不必考虑数字是第几行了，会更加方便。

#手写数字识别
#将32*32矩阵转化为1*1024
def img2vector(filename):
    returnVect=zeros((1,1024)) #构建1*1024的0矩阵
    fr=open(filename)#打开文件
    for i in range(32):
        lineStr=fr.readline() #读取第i行
        for j in range(32):
            returnVect[0,32*i+j]=int(lineStr[j]) #returnVect第0行，32*i+j列被赋值为文本中第i行第j列的数
    return  returnVect

构建手写数字识别系统

#手写数字识别系统
def handwritingClassTest():
    hwLabels=[]
    trainingFileList=listdir('trainingDigits') #listdir返回指定文件夹里的文件名列表
    m=len(trainingFileList) #trainingDigits文件夹下的文件数量
    trainingMat=zeros((m,1024)) #构建m*1024矩阵
    for i in range(m):
        fileNameStr=trainingFileList[i] #第i个训练文件
        fileStr=fileNameStr.split('.')[0] #用.对文件名进行切片，并且返回第一个
        classNumStr=int(fileStr.split('_')[0])#用_进行切片，返回第一个，并且转化为int，经过这两步操作后得到训练集的真实标签
        hwLabels.append(classNumStr) #依次添加到标签列表
        trainingMat[i,:]=img2vector('trainingDigits/%s' % fileNameStr)  #训练集第i行为第i个文件转化为1*1024后的结果
    #测试集
    testFileList=listdir('testDigits')
    errorCount=0.0
    mTest=len(testFileList)
    for i in range(mTest):
        fileNameStr=testFileList[i]
        fileStr=fileNameStr.split('.')[0]
        classNumStr=int(fileStr.split('_')[0])
        vectorUnderTest=img2vector('testDigits/%s' % fileNameStr)
        classifierResult=classify0(vectorUnderTest,\
                                   trainingMat,hwLabels,3) #使用KNN算法
        print("the classifier came back with :%d,the real answer is :%d"\
              %(classifierResult,classNumStr)) 
        if(classifierResult!=classNumStr):errorCount+=1.0
    print("\nthe total number of errors is :%d" %errorCount)
    print("\nthe total error rate is :%f"% (errorCount/(float)(mTest)))

真的可以说是amazing了。

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