K近邻算法在手写数字识别中的应用实践

简介：
本篇文章探讨了K近邻算法在手写数字识别领域的应用，并通过实际案例展示了其有效性和局限性。 文章首发于个人博客《引言k 近邻法（KNN）》是一种基本的分类和回归方法，在这里仅讨论其在分类方面的应用。它没有明显的学习过程，而是利用已知训练数据集对输入特征向量空间进行划分，并将其作为分类模型的基础。其中 k 值的选择、距离度量以及分类决策规则是 K 近邻模型的三个基本要素。 本段落将按照以下提纲展开： 1. 介绍k近邻法 2. 解释KNN模型的基本原理 3. 在手写数字识别中的实际应用案例 **关于k近邻算法** 理解k近邻算法非常直观，因为它本质上是通过计算距离来进行分类。具体来说，在给定一个训练数据集的情况下，对于一个新的输入实例 M，我们需要在该训练集中找到与M最接近的邻居，并根据这些最近邻居的信息来确定M所属类别。