机器学习（1）KNN算法手写体识别

最新推荐文章于 2024-06-24 23:23:28 发布

wangxihe2012

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分类专栏： Python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangxihe2012/article/details/80550954

该博客介绍了如何使用KNN（K最近邻）算法进行手写体识别。首先，通过PIL库处理图片，将其转换为文本形式。然后，读取并处理训练数据，创建训练样本矩阵。接着，定义KNN算法，并使用训练数据进行预测。最后，通过调用KNN函数，对手写体测试数据进行识别，输出识别结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

from numpy import *
import operator
from os import listdir
#从列方向扩展
#tile(a,(size,1))
def knn(k,testdata,traindata,labels):
    traindatasize=traindata.shape[0]
    dif=tile(testdata,(traindatasize,1))-traindata
    sqdif=dif**2
    sumsqdif=sqdif.sum(axis=1)
    distance=sumsqdif**0.5
    sortdistance=distance.argsort()
    count={}
    for i in range(0,k):
        vote=labels[sortdistance[i]]
        count[vote]=count.get(vote,0)+1
    sortcount=sorted(count