一、问题描述手写数字被存储在EXCEL表格中，行表示一个数字的标签和该数字的像素值，有多少行就有多少个样本。 一共42000个样本二、KNNKNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近；K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较
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2024-04-04 18:58:14
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KNN算法应用（约会网站数据分析&手写数字图片识别）（一）
KNN应用例子：使用K-近邻算法改进约会网站的配对效果。（github：https://github.com/suferyang/KNN/tree/master/KNN）数据集训练样本中包括三个特征：飞行里程，每周消费冰淇淋公升数，玩游戏所耗时间百分比数据集中包含标签数字1,2,3分别代表喜欢的程度 'not
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2024-06-30 07:25:21
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作者 | 奶糖猫算法简介手写数字识别是KNN算法一个特别经典的实例，其数据源获取方式有两种，一种是来自MNIST数据集，另一种是从UCI欧文大学机器学习存储库中下载，本文基于后者讲解该例。基本思想就是利用KNN算法推断出如下图一个32x32的二进制矩阵代表的数字是处于0-9之间哪一个数字。数据集包括两部分，一部分是训练数据集，共有1934个数据；另一部分是测试数据集，共有946个数据。所
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2024-05-24 09:29:09
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手写数字识别-KNN与CNN 文章目录KNN算法1.KNN算法步骤2.KNN的实现-手写数字识别CNN神经网络1.网络结构2.CNN的实现-手写数字识别 KNN算法1.KNN算法步骤step1:计算已知类别数据集中的所有样本与当前样本之间的距离 step2:按距离递增次序对所有样本排序 step3:选取与当前当前样本距离最小的前K个样本 step4:统计这K个样本所在的类别出现的频率 step5:
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2024-04-03 20:30:59
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kNN算法及手写数字识别系统（一）kNN算法概述（二）原理（三）代码1. 使用Python导入数据2. 实施kNN分类算法2.1 伪代码：对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作：2.2 程序实现3.预测数据所在分类4.分析（四）手写数字识别系统实验1. 实验概述2. 实验内容3. 代码3.1 准备数据：将图像转换为测试向量3.2 测试kNN算法（五）总结 （一）kNN算法概述1.k邻近
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2024-05-21 11:11:06
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KNN 最邻近分类算法：（近邻取样）邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是机器学习分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。属于监督学习，有类别标记，且KNN是惰性学习。叫做Memory-based learning、也叫instance-based learning. 他...
原创
2021-07-09 10:24:31
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1 任务介绍手写数字识别是一个多分类问题，共有10个分类，每个手写数字图像的类别标签是0~9中的其中一个数。例如下面这三张图片的标签分别是0，1，2。 本实例利用sklearn来训练一个K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类器，用于识别数据集DBRHD的手写数字。 比较KNN的识别效果与多层感知机的识别效果。2 KNN的输入DBRHD数据集的每个图片是一个由0或1组成的3
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2024-05-11 13:56:10
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一、数据准备我们这里准备的是已经处理好的手写数字图像为32*32的二进制图像。首先，我们需要将32*32的二进制图像矩阵转化为1*1024的向量，这里我们通过函数img2vector实现。# 将text文件里面32*32的矩阵转化为1*1024的向量
def img2vector(filename):
returnVector = np.zeros((1, 1024))
fr =
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2023-11-20 05:55:00
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文章目录一、K-近邻算法（KNN）概述二、Python实现三、Python实现手写数字识别四、K值选取对数据准确率的影响 在做此项目之前，首先要明白何为KNN算法。 一、K-近邻算法（KNN）概述最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢，其次就是存在
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2024-04-03 12:13:34
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关于KNN算法knn算法也叫K临近算法简单举个例子，如上图所示，坐标轴内随机分布这红色和绿色两种属性的图形，现在新加入了一个点，怎么来判断这个点可能是红色还是绿色呢？我们取一个值K1=1，发现在离新加入这个点最近的K1个点是红色的，红色的点多于绿色的点，那么新加入的点很可能是红色的。同样，取一个值K2=5，发现在离新加入这个点最近的K2个点中有2个是红色的，3个是绿色的，红色的点少于绿色的点，那么
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2024-05-21 11:26:39
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流程如下：（1）收集数据：提供文本文件。（2）准备数据：编写函数img2vector()，将图像格式转换为分类器使用的向量格式。（3）分析数据：在Python命令提示符中检擦数据，确保它符合要求。（4）训练算法：此步骤不适用于k-近邻算法。（5）测试算法：编写函数使用提供的部分数据集作为测试样本，测试样本与非测试样本的区别在于测试样本是已经完成分类的数据，如果预测分类与实际类别不同，则标记为一个错
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2024-08-09 17:06:41
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KNN算法识别数字一、KNN原理1.1 KNN原理介绍1.2 KNN的关键参数二、KNN算法识别手写数字2.1 训练过程代码详解2.2 预测分类的实现过程三、KNN算法识别印刷数字2.1 训练过程 一、KNN原理1.1 KNN原理介绍 KNN算法，即K最近邻算法，顾名思义其原理是当要预测一个新的值x的时候，根据离他最近的K个点大多属于什么类别来判断x属于哪个类别。 K=3时，x最近的三个图形
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2024-05-07 16:37:42
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k-近邻算法概述算法KNN中的几个常见写法numpy.ndarraynumpy.ndarray.shapenumpy.tile(A,reps)实例-手写数字识别系统k-近邻算法概述KNN算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，输出一个分类族群。主要工作原理： 存在一个训练样本集，并且每个样本集中每个数据都存在标签，即数据和对应所属分类的对应关系。 输入没有标签的新数据，将新数据的每个特征值与
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2024-04-03 10:00:36
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文章目录前言一、K-近邻算法是什么？二、实验准备：使用python导入数据三、实验：实现手写识别系统总结 前言一、K-近邻算法是什么？简而言之，k-近邻算法就是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。k-近邻算法的工作原理： 存在一个样本数据集合（训练样本集），在样本集当中的每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与其所属分类的对应关系。在输入无标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本
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2024-04-03 19:06:09
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KNN算法是分类算法中最简单的一个算法了，关于这个算法的原理我就不
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2022-10-31 17:18:15
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实验环境Python:3.7.0Anconda:3-5.3.1 64位操作系统:win10开发工具:sublime text(非必要)简介本次实验中的重点为采用kNN算法进行手写数字识别，其中kNN算法是机器学习中入门的分类算法。其核心思想是将需要进行分类的目标放入已有充足样本的向量集中，求得与其距离最近的前k(自定超参数)个点，并返回这k个点中出现频率最高的类别，并将此类别作为模型的预测结果。
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2023-12-23 22:23:12
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最近在看机器学习实战这本书，写下博客作为笔记以帮助记忆。 主要内容 一、K-近邻算法概述 二、K-近邻算法–用于平面上的点的分类 三、K-近邻算法–用于手写数字的识别 四、归一化数值的重要性一、K-近邻算法概述概括的说，K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。 它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称训练样本集，并且样本集中每个数据存在标签，即我们知道样本集中每一个数
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2024-04-03 08:22:30
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需求：利用一个手写数字“先验数据”集，使用knn算法来实现对手写数字的自动识别；先验数据（训练数据）集：♦数据维度比较大，样本数比较多。♦ 数据集包括数字0-9的手写体。♦每个数字大约有200个样本。♦每个样本保持在一个txt文件中。♦手写体图像本身的大小是32x32的二值图，转换到txt文件保存后，内容也是32x32个数字，0或者1，如下：♦目录trainingDigits存放的是大约
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2024-07-01 17:02:27
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1 需求利用一个手写数字“先验数据”集，使用knn算法来实现对手写数字的自动识别；先验数据（训练数据）集：²数据维度比较大，样本数比较多。²数据集包括数字0-9的手写体。²每个数字大约有200个样本。²每个样本保持在一个txt文件中。²手写体图像本身的大小是32x32的二值图，转换到txt文件保存后，内容是32x32个数字，0或者1，如下：数据集压缩包解压后有两个目录：²目录trainingDig
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2024-02-02 18:06:30
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KNN 算法1. 题目介绍K近邻（K-Nearest Neighbor, KNN）是一种最经典和最简单的有监督学习方法之一。K-近邻算法是最简单的分类器，没有显式的学习过程或训练过程，是懒惰学习（Lazy Learning）。当对数据的分布只有很少或者没有任何先验知识时，K 近邻算法是一个不错的选择。从背景上来说，KNN 并不复杂，本文不介绍 KNN 的原理，重点关注如何使用 KNN 来实现手写数
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2024-04-05 12:18:36
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