基于Python实现手写数字识别的KNN算法实例

KNN算法教学ppt全面 邻近算法，或者说K最邻近（KNN，K-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘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个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法 该方法的不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最邻近点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。另外还有一种 Reverse KNN法，它能降低KNN算法的计算复杂度，提高分类的效率 [2] 。 KNN算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分

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KNN算法源代码，包括kd树生成、kd树搜索，kNN算法在分类问题中有广泛的应用

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说明K-近邻算法的距离公式 。 说明K-近邻算法的超参数K值以及取值问题。 说明K-近邻算法的优缺点。 应用KNeighborsClassifier实现分类。 了解分类算法的评估标准准确率。

邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘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。 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。

机器学习手写数字识别系统项目完整代码和参考报告+适用学生党+利用机器学习完成手写数字识别+博客链接：https://blog.csdn.net/shooter7/article/details/113337835 手写体数字识别是机器学习中模式识别的一个重要的研究方向，在现今这个信息化的时代中有着非常广泛的应用，例如邮件分拣、银行票据识别。，其准确率还不够理想，仍需要进一步提升。手写体数字识别系统的工作主要是运用K最邻近算法实现了对手写体数字的识别，支持上传本地图片和调用摄像头进行拍摄两种识别的途径，同时有添加完善数据集、查看测试集的识别率的功能，形成了一个比较完整的手写数字识别系统。本文还运用python的GUI编程中的tkinter模块设计了一个简洁友好的用户界面。本文重点阐述了手写数字识别图像处理流程，运用KNN算法进行分类识别，同时运用数理统计的方法对K值的选取进行优化，最后对整个系统的实现结果进行了分析。采用了TestDigits测试集，并对其进行测试，实验的数据显示本文所设计的手写体数字识别系统取得较高的识别率，对上传和拍摄的图片也有着较高的识别率。

基于Mediapipe框架+KNN算法实现人体3D骨架检测和人体跌倒识别系统源码+项目使用说明(毕设项目).zip 【项目介绍】 基于Mediapipe框架检测人体3D骨架，KNN算法识别人体是否跌倒。 【提取训练数据】 执行Train_Model.py文件，单击‘空格键’分别提取正常姿态，跌倒姿态数据为csv文件，作为训练数据。 【KNN算法对提取数据进行分类】 执行KNN-Model.py文件，进行数据分类。 【检测姿态】 执行Mediapipe_Poe.py文件，演示结果。 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习、cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码和项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

尾花数据集是入门的经典数据集。Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。在三个类别中，其中有一个类别和其他两个类别是线性可分的。假设鸢尾花数据集的各个类别是服从正态分布的，尝试利用贝叶斯决策论的原理， 1. 设计贝叶斯分类器； 2. 设计基于最近邻准则的分类器。 资源包括代码实现和课程报告--Bayes和KNN分类器实现鸢尾花数据集分类 源码实现包括手撕贝叶斯和KNN以及使用工具包实现 课程报告主要包括以下部分： 一、 问题描述 二、 数据预处理 （1）划分数据集 （2）数据可视化 三、 模型基本原理 （1）朴素贝叶斯算法原理 （2）KNN算法原理 四、 贝叶斯分类器设计 （1）算法过程 （2）结果输出 五、 KNN分类器设计 （1）算法过程 （2）结果输出 六、 利用工具包进行设计 （1）贝叶斯分类器 （2）KNN分类器