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
1