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21-提交-WS06V03KNN实现手写识别实例编写与神经网络实验对比.pdf
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实例编写：
KNN
实现“手写识别”
礼欣
www
.python123.or
g
ML21
任务介绍
手写数字识别是一个多分类问题，共有
10
个分类，每个手写数字图像的
类别标签是
0~9
中的其中一个数。例如下面这三张图片的标签分别是
0
，
1
，
2
。
本实例利用
sklearn
来训练一个
K
最近邻（
k-Nearest Neig
hbor
，
KNN
）
分类器，用于识别数据集
D
BRHD
的手写数字。
比较
KNN
的识别效果与多层感知机的识别效果。
KNN
的输入
DBRHD
数据集的每个图片是一个由
0
或
1
组成的
32
*
32
的文本矩阵。
KNN
的输入为图片矩阵展开的一个
1024
维的向量
。
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