手写数字识别---K近邻算法

利用K近邻算法与CNN(卷积神经网络)实现手写数字识别

K-近邻算法的三个要素

1、K值大小的选择(测试数据交叉验证)一般为3-10之间
2、距离的度量方法(欧式距离、曼哈顿距离)
3、分类决策规则(多数表决)

import numpy as np

def createDataSet():
    group = np.array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]])
    labels = ['A', 'A', 'B', 'B']
    return group, labels
group, labels = createDataSet()

print('group:', group)
print('labels:', labels)  # 输出数值
# 在 Jupyter Notebook 单元格中执行,下载并解压数据。
# 非Linux系统的可以提前下载,然后导入进去
!wget -nc "http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/777/digits.zip"
# 解压缩
!unzip -o digits.zip
def img2vector(filename):
    # 创建向量
    returnVect = np.zeros((1, 1024))
    # 打开数据文件,读取每行内容
    fr = open(filename)
    for i in range(32):
        # 读取每一行
        lineStr = fr.readline()
        # 将每行前 32 字符转成 int 存入向量
        for j in range(32):
            returnVect[0, 32*i+j] = int(lineStr[j])
            
    return returnVect
import operator


def classify0(inX, dataSet, labels, k):
    
    """
    参数: 
    - inX: 用于分类的输入向量
    - dataSet: 输入的训练样本集
    - labels: 样本数据的类标签向量
    - k: 用于选择最近邻居的数目
    """
    
    # 获取样本数据数量
    dataSetSize = dataSet.shape[0]

    # 矩阵运算,计算测试数据与每个样本数据对应数据项的差值
    diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet

    # sqDistances 上一步骤结果平方和
    sqDiffMat = diffMat**2
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)

    # 取平方根,得到距离向量
    distances = sqDistances**0.5

    # 按照距离从低到高排序
    sortedDistIndicies = distances.argsort()
    classCount = { }

    # 依次取出最近的样本数据
    for i in range(k):
        # 记录该样本数据所属的类别
        voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1

    # 对类别出现的频次进行排序,从高到低
    sortedClassCount = sorted(
        classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)

    # 返回出现频次最高的类别
    return sortedClassCount[0][0]
group, labels = createDataSet()
classify0([0, 0], group, labels, 3)
from os import listdir


def handwritingClassTest():
    # 样本数据的类标签列表
    hwLabels = []

    # 样本数据文件列表
    trainingFileList = listdir('digits/trainingDigits')
    m = len(trainingFileList)

    # 初始化样本数据矩阵(M*1024)
    trainingMat = np.zeros((m, 1024))

    # 依次读取所有样本数据到数据矩阵
    for i in range(m):
        # 提取文件名中的数字
        fileNameStr = trainingFileList[i]
        fileStr = fileNameStr.split('.')[0]
        classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
        hwLabels.append(classNumStr)

        # 将样本数据存入矩阵
        trainingMat[i, :] = img2vector(
            'digits/trainingDigits/%s' % fileNameStr)

    # 循环读取测试数据
    testFileList = listdir('digits/testDigits')

    # 初始化错误率
    errorCount = 0.0
    mTest = len(testFileList)

    # 循环测试每个测试数据文件
    for i in range(mTest):
        # 提取文件名中的数字
        fileNameStr = testFileList[i]
        fileStr = fileNameStr.split('.')[0]
        classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])

        # 提取数据向量
        vectorUnderTest = img2vector('digits/testDigits/%s' % fileNameStr)

        # 对数据文件进行分类
        classifierResult = classify0(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3)

        # 打印 K 近邻算法分类结果和真实的分类
        print("测试样本 %d, 分类器预测: %d, 真实类别: %d" %
              (i+1, classifierResult, classNumStr))

        # 判断K 近邻算法结果是否准确
        if (classifierResult != classNumStr):
            errorCount += 1.0

    # 打印错误率
    print("\n错误分类计数: %d" % errorCount)
    print("\n错误分类比例: %f" % (errorCount/float(mTest)))
handwritingClassTest()

《手写数字识别---K近邻算法》

    原文作者:zhanlang619
    原文地址: https://blog.csdn.net/zhanlang619/article/details/122437926
    本文转自网络文章,转载此文章仅为分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除。
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