Advertisement

使用KNN算法对手写数字进行分类

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目采用K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法对MNIST数据集中手写数字图像进行分类。通过选取合适的K值及距离度量方法，实现对手写数字的有效识别与分类。 这段内容与我之前上传的资源《自己做的手写数字样本及knn分类代码》相似，两个资源是相同的，都可以下载。我已经上传了很多相关的材料，这个项目使用了自己的手写图片，并根据原理实现，没有使用skleran库，同时包含了我自己制作的手写图片。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 使用KNN算法对手写数字进行分类
    优质
    本项目采用K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法对MNIST数据集中手写数字图像进行分类。通过选取合适的K值及距离度量方法，实现对手写数字的有效识别与分类。 这段内容与我之前上传的资源《自己做的手写数字样本及knn分类代码》相似，两个资源是相同的，都可以下载。我已经上传了很多相关的材料，这个项目使用了自己的手写图片，并根据原理实现，没有使用skleran库，同时包含了我自己制作的手写图片。
     
  • 使用KNN算法进行数据分类
    优质
    本项目采用经典的K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法对各类数据集进行高效准确的分类。通过选择最优的K值以及距离度量方法，实现模型性能优化，并在多个基准数据集上验证其有效性与准确性。 本代码可以实现MATLAB中的KNN数据分类功能，并以Iris经典数据集为例进行演示，具有较高的分类准确率。
     
  • 基于KNN算法对手写数字MINIST数据集的分类
    优质
    本研究采用KNN算法对MNIST手写数字数据集进行分类，通过优化参数实现高精度识别，为模式识别领域提供有效解决方案。 基于KNN算法对MNIST手写数据集进行分类的代码使用了MATLAB程序，并包含了.mat格式的数据集文件。该程序可以测试k从1到120的不同值，可以直接运行以查看结果。
     
  • 利用kNN算法进行MNIST手写数字识别（TensorFlow）
    优质
    本项目使用TensorFlow实现k-近邻(kNN)算法对手写数字(MNIST数据集)进行分类识别，探索其在模式识别任务中的应用效果。 需要下载MNIST数据集，并将路径改为本地MNIST数据集的地址。此外，还需要搭建OpenCV与Tensorflow环境。
     
  • 使用KNN对鸢尾花数据进行分类
    优质
    本项目采用K近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)处理经典的鸢尾花(Iris)数据集，实现花朵种类的自动识别与分类。通过调整参数优化模型性能，展示了机器学习在模式识别中的应用。 本段落介绍了使用KNN算法实现鸢尾花数据分类与可视化的完整资料，包括代码、运行结果及详细注释，下载后即可直接运行。
     
  • MATLAB精度验证代码-手写数字分类-KNN：在Octave中利用K近邻算法进行...
    优质
    本项目展示了如何使用MATLAB/Octave通过K近邻(KNN)算法对手写数字图像数据集进行分类，以验证模型精度。适合初学者研究模式识别与机器学习技术。 该存储库包含使用K近邻算法在Matlab或Octave中对手写数字进行分类的代码，并提供了《贝叶斯推理与机器学习》书第14章练习题的解决方案。具体来说，文件NNdata.mat包含了用于手写数字5和9训练及测试的数据集。任务是通过留一法交叉验证确定K近邻中的最佳K值，然后使用该最优K值计算在测试数据上的分类准确率。更多细节请参考相关文档或视频教程以了解如何在Octave中运行代码。
     
  • 使用Python和KNN方法对Iris数据集进行分类的技术探讨
    优质
    本技术探讨深入分析了利用Python编程语言及K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法在Iris植物数据集上的应用，旨在实现高效的数据分类与模式识别。通过具体实验和结果评估，文章详细阐述了如何优化K值选择对分类准确率的影响，并展示了该方法在处理多类问题时的灵活性及优势。 从 `sklearn.datasets` 导入 `load_iris` iris = load_iris() 打印 iris 数据的形状 从 `sklearn.model_selection` 导入 `train_test_split` X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.25, random_state=33) 从 `sklearn.preprocessing` 导入 `StandardScaler`
     
  • 代码和数据集：KNN分类算法在手写数字识别中的应用
    优质
    本项目通过实现K-近邻(KNN)算法对手写数字进行分类，并提供训练及测试所需的数据集。展示了如何利用简单的机器学习技术解决图像识别问题。 代码及数据集：KNN分类算法用于手写数字识别任务。
     
  • 利用Python和KNN算法识别手写数字
    优质
    本项目使用Python编程语言及K-近邻(KNN)算法实现对手写数字图像的分类与识别。通过训练模型来准确判断输入的手写数字。 本段落实例展示了如何使用Python中的KNN算法识别手写数字。具体内容如下： ```python # -*- coding: utf-8 -*- import os from numpy import * import operator def classify(inputPoint, dataSet, labels, k): # 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 ``` 代码中定义了一个`classify`函数，用于执行基于K近邻算法的数据分类。这个函数接受四个参数： - `inputPoint`: 表示待分类的新输入点（即测试集中的样本）。 - `dataSet`: 包含所有训练样本的数据集合。 - `labels`: 训练集中每个数据对应的类别标签列表。 - `k`: 指定用于预测的最近邻居的数量。 函数执行完毕后将返回根据KNN算法计算出的新输入点所属的分类。
     
  • 【OpenCV/C++】利用KNN算法识别手写数字
    优质
    本项目采用C++与OpenCV库，运用K-近邻(KNN)算法实现对手写数字图像的准确分类和识别。通过训练模型，可以高效地处理和解析大量手写数据集。 在OpenCV4.5.2和Visual Studio2019环境下测试正常，手写数字识别率高于90%。