本文实例为大家分享了python使用KNN算法识别手写数字的具体代码，供大家参考，具体内容如下

# -*- coding: utf-8 -*-#pip install numpyimport osimport os.pathfrom numpy import *import operatorimport timefrom os import listdir """描述： KNN算法实现分类器参数： inputPoint：测试集 dataSet：训练集 labels：类别标签 k:K个邻居返回值： 该测试数据的类别"""def classify(inputPoint,dataSet,labels,k): dataSetSize = dataSet.shape[0] #已知分类的数据集（训练集）的行数 #先tile函数将输入点拓展成与训练集相同维数的矩阵，再计算欧氏距离 diffMat = tile(inputPoint,(dataSetSize,1))-dataSet #样本与训练集的差值矩阵 # print(inputPoint); sqDiffMat = diffMat ** 2 #sqDiffMat 的数据类型是nump提供的ndarray,这不是矩阵的平方，而是每个元素变成原来的平方。 sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1) #计算每一行上元素的和 # print(sqDistances); distances = sqDistances ** 0.5 #开方得到欧拉距离矩阵 # print(distances); sortedDistIndicies = distances.argsort() #按distances中元素进行升序排序后得到的对应下标的列表,argsort函数返回的是数组值从小到大的索引值 # print(sortedDistIndicies); # classCount数据类型是这样的{0: 2, 1: 2}，字典key：value classCount = {} # 选择距离最小的k个点 for i in range(k): voteIlabel = labels[ sortedDistIndicies[i] ] # print(voteIlabel) # 类别数加1 classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0)+1 print(classCount)# {1: 1, 7: 2} #按classCount字典的第2个元素（即类别出现的次数）从大到小排序 sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key = operator.itemgetter(1), reverse = True) print(sortedClassCount)# [(7, 2), (1, 1)] return sortedClassCount[0][0] """描述： 读取指定文件名的文本数据，构建一个矩阵参数： 文本文件名称返回值： 一个单行矩阵"""def img2vector(filename): returnVect = [] fr = open(filename) for i in range(32): lineStr = fr.readline() for j in range(32): returnVect.append(int(lineStr[j])) return returnVect """描述： 从文件名中解析分类数字，比如由0_0.txt得知这个文本代表的数字分类是0参数： 文本文件名称返回值： 一个代表分类的数字"""def classnumCut(fileName): fileStr = fileName.split('.')[0] classNumStr = int(fileStr.split('_')[0]) return classNumStr """描述： 构建训练集数据向量，及对应分类标签向量参数： 无返回值： hwLabels：分类标签矩阵 trainingMat：训练数据集矩阵"""def trainingDataSet(): hwLabels = [] trainingFileList = listdir('trainingDigits') #获取目录内容 m = len(trainingFileList) # zeros返回全部是0的矩阵，参数是行和列 trainingMat = zeros((m,1024)) #m维向量的训练集 for i in range(m): # print (i); fileNameStr = trainingFileList[i] hwLabels.append(classnumCut(fileNameStr)) trainingMat[i,:] = img2vector('trainingDigits/%s' % fileNameStr) return hwLabels,trainingMat """描述： 主函数，最终打印识别了多少个数字以及识别的错误率参数： 无返回值： 无"""def handwritingTest(): """ hwLabels,trainingMat 是标签和训练数据， hwLabels 是一个一维矩阵，代表每个文本对应的标签（即文本所代表的数字类型） trainingMat是一个多维矩阵，每一行都代表一个文本的数据，每行有1024个数字（0或1） """ hwLabels,trainingMat = trainingDataSet() #构建训练集 testFileList = listdir('testDigits') #获取测试集 errorCount = 0.0 #错误数 mTest = len(testFileList) #测试集总样本数 t1 = time.time() for i in range(mTest): fileNameStr = testFileList[i] classNumStr = classnumCut(fileNameStr) # img2vector返回一个文本对应的一维矩阵，1024个0或者1 vectorUnderTest = img2vector('testDigits/%s' % fileNameStr) #调用knn算法进行测试 classifierResult = classify(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3) # 打印测试出来的结果和真正的结果，看看是否匹配 print ("the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, classNumStr)) # 如果测试出来的值和原值不相等，errorCount+1 if (classifierResult != classNumStr): errorCount += 1.0 print("\nthe total number of tests is: %d" % mTest) #输出测试总样本数 print ("the total number of errors is: %d" % errorCount ) #输出测试错误样本数 print ("the total error rate is: %f" % (errorCount/float(mTest))) #输出错误率 t2 = time.time() print ("Cost time: %.2fmin, %.4fs."%((t2-t1)//60,(t2-t1)%60) ) #测试耗时 """描述： 指定handwritingTest（）为主函数"""if __name__ == "__main__": handwritingTest()

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。