图像的均方误差的matlab代码 机器学习第一次作业 机器学习平台python和matlab的熟悉 1 问题描述 1 用python或者matlab编写一个KNN分类器 训练集为semeion_train.csv 测试集为semeion_test.csv 计算在测试集上的错误率（k = 1 3 5 7） 2 选做 在训练集上划分一个交叉验证集（可以是训练集数据的20%左右），利用交叉验证选择k值 画一个以k值为x轴，交叉验证集错误率为y的曲线 3 本次实验的简要介绍 实验内容 本次实验使用kNN算法实现手写数字的识别。数据有256个特征值，代表了一个16*16的位图的像素值，0为无像素，1为存在像素。利用python PIL做出其中各个数字的典型图像如下所示： kNN算法简介 kNN算法是一种监督学习算法。假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已经确定。分类是对于新的类别，根据其最相近的k个邻居的类别，通过多数表决的方式进行预测。利用训练集对特征空间进行分类划分，并作为其分类的模型。 2. 解决方法 1 解决思路 计算待分类点与已知类别的点之间的距离 按照距离递增次序排序 选取与待分类

在大数据环境下，K近邻多标签算法（ML-KNN）高时间复杂度的问题显得尤为突出；此外，ML-KNN也没有考虑k个近邻对最终分类结果的影响。针对上述问题进行研究，首先将训练集进行聚类，再为测试集找到一个距离其最近的训练数据簇作为新的训练数据集；然后计算最近邻样本的距离权重，并用该权重描述最近邻和其他近邻对预测结果的影响；最后使用新的目标函数为待测样本分类。通过在图片、Web页面文本数据等数据集上的实验表明，所提算法得到了更好的分类结果，并且大大降低了时间复杂度。

knn算法识别mnist图片，python3版本，详细解析文章：https://blog.csdn.net/eleclike/article/details/79994846