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项目简介
本项目是基于K最近邻（KNN）算法的手写数字识别系统。包含KNN.py和KNN2.py两个Python脚本，都借助KNN算法对手写数字数据集进行训练与预测，能展示准确率随K值变化的情况，用户可通过可视化结果了解不同K值对模型性能的影响，进而选择最佳K值。
项目的主要特性和功能
- 数据预处理：导入数据文件并转为矩阵形式，分离特征和目标标签。
- KNN算法实现：运用KNN算法开展训练和预测，涵盖计算距离、选取最近的K个样本点、依据样本点标签投票分类等步骤。
- 准确率计算：计算不同K值下的准确率并存储于列表，准确率为正确分类样本数除以总样本数。
- 可视化结果：
KNN2.py使用matplotlib绘制K值变化时的准确率曲线图，结果保存为"KNN.png"。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件：
1. 环境准备：确保开发环境安装了Python及numpy、pandas和matplotlib等相关库，若未安装，可用pip安装。
2. 解压缩文件：将源码文件解压缩到指定目录。
3. 运行脚本：在终端或命令提示符中，进入源码文件所在目录，分别运行KNN.py和KNN2.py脚本。运行前要确保数据文件路径正确且数据文件存在，可按需调整数据文件路径。
4. 查看结果：运行KNN.py后，会在同一目录生成"KNN.png"图像文件，展示K值变化时的准确率曲线。用户可查看图像了解不同K值对模型性能的影响以选择最佳K值。KNN2.py的可视化部分被注释，不会生成图像文件，用户可自行修改代码启用该功能。此外，还可查看终端或命令提示符中的输出信息，了解不同K值下的准确率等模型性能表现。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】