Python实现基于KNN算法的笔迹识别功能详解
本文实例讲述了Python实现基于KNN算法的笔迹识别功能。分享给大家供大家参考，具体如下：
需要用到：
Numpy库
Pandas库
手写识别数据 点击此处本站下载。
数据说明：
数据共有785列，第一列为label，剩下的784列数据存储的是灰度图像(0~255)的像素值 28*28=784
KNN(K近邻算法)：
从训练集中找到和新数据最接近的K条记录，根据他们的主要分类来决定新数据的类型。
这里的主要分类，可以有不同的判别依据，比如“最多”，“最近邻”，或者是“距离加权”。
整个程序的几个部分：
1.数据的归一化处理（normalization）
2.（重要）找出与test
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