KNN：在UCI机器学习库中的字母识别数据集中进行字母分类

简介：
本项目运用K近邻算法，在UCI机器学习库的字母识别数据集上进行字母分类，通过调整参数优化模型准确率。 知识网络用于UCI机器学习存储库中的字母识别数据集分类任务。该数据集包含20,000个示例，并且被划分为训练集与测试集，其中前15,000个样本用作训练，其余的5,000个作为测试使用。 该项目中实现了k-NN（K最近邻）和简化版的1-NN算法。具体实现格式如下：[testY] = testknn(trainX, trainY, testX, k)，其中trainX表示(nTrain * D)的数据矩阵，testX代表(nTest * D)的数据矩阵；trainY是(nTrain * 1)标签向量，而testY则是预测结果的(nTest * 1)标签向量。k值用于指定分类时考虑最近邻的数量。 另外还实现了condensedata(trainX, trainY)，其中返回值condensedIdx表示经过压缩后的训练数据索引列表。 在这个项目中，总共导入了2万行的数据，并按照75%：25%的比例将这些数据划分为训练集和测试集。对于KNN算法的应用，则需要对训练数据进行采样处理。