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机器学习实战_k近邻算法识别手写数字

  代码如下： import numpy as np import operator from os import listdir def classify0(inX, dataSet, labels, k): dataSetSize = dataSet.shape[0] diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet sqDiffMat = diffMat ** 2 sqDistances = sqDif

2021-09-09

经典k算法之识别数字： 这里不探讨怎么讲图片转换成为01代码的过程 建立在已经有32*32 = 1024的方形数据中 和一般的k近邻算法大致一样，但又几个地方需要注意 需要注意的是： 一是对于文件夹下文本文件的调用： 二是调用了新的包，即os库，用于实现listdir函数 import numpy as np impor

KNN算法实现数字识别

KNN算法介绍 KNN算法(K-NearestNeighor Algorithm) 是一种最简单的分类算法。 算法核心： 假设在一个二维坐标平面中已经有了\(n\)个点，每个点的颜色已知，现在给定查询点\(p\)的坐标\((x,y)\)，判断\(p\)的颜色。 对于已知的\(n\)个点，计算每个点和点\(p\)的欧几里得距离： \[dis_i=\sqrt{(

得到文件夹中选定的文件名Function

static container GetMultiselectFileName(FileNameFilter  filter,                                            str                  formTitle = "请选择符合条件的文件："){    str                                   

机器学习(八)-基于KNN分类算法的手写识别系统

1 项目介绍 基于k-近邻分类器(KNN)的手写识别系统, 这里构造的系统只能识别数字0到9。 数据集和项目源代码 难点： 图形信息如何处理? 图像转换为文本格式 2 准备数据 将图像转换为测试向量 训练集： 目录trainingDigits 大约2000个例子 每个数字大约有200个样本; 测试集