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手写体数字识别代码KNN

时间: 2025-01-24 21:52:30 浏览: 25

### 实现手写体数字识别的KNN算法对于手写体数字识别，可以采用`scikit-learn`库中的`KNeighborsClassifier`来构建KNN模型。下面展示了一个完整的例子，该实例利用了MNIST数据集的一部分——digits数据集来进行训练和测试。 ```python from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score # 加载数据集并查看基本信息 digits = load_digits() X_data = digits.data y_label = digits.target # 数据标准化处理 ss = StandardScaler(with_mean=True) X_std = ss.fit_transform(X_data) # 划分训练集与测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X_std, y_label, test_size=0.25, random_state=22) # 构建KNN分类器，默认参数设置 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights='uniform') knn.fit(X_train, y_train) # 预测过程 predictions = knn.predict(X_test) # 输出预测结果以及准确度评价指标 print(classification_report(y_test, predictions)) accuracy = accuracy_score(y_test, predictions) * 100 print(f'准确率：{accuracy:.2f}%')[^4] ``` 上述代码实现了对手写数字图像的数据加载、预处理（标准化）、划分训练集和测试集、创建KNN分类器对象、拟合模型、做出预测，并最终打印出详细的性能报告及整体准确率。

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