机器学习利用KNN算法进行手写数字识别。

简介：
算法简介手写数字识别作为K近邻算法（KNN）的一个具有代表性的经典案例，其数据来源途径主要有两种：一种是通过获取MNIST数据集，另一种则是从欧文大学机器学习存储库（UCI Machine Learning Repository）中下载数据。本文将以后者为例进行详细阐述。核心思路在于，运用K近邻算法来推断出如图所示的32×32二值矩阵所代表的数字，该数字应位于0到9的整数范围内。数据集包含两部分内容：首先是一个训练数据集，其中包含1934个样本；其次是一个测试数据集，拥有946个样本。所有数据均采用统一的命名规范，例如“数字5”的第56个样本命名为“5_56.txt”，这一设计旨在便于提取出每个样本的真实标签。此外，数据格式也分为两种类型：一种是类似于上图所示由0和1构成的文本文件；另一种则是手写数字图像，这类图像需要经过一系列的处理操作才能用于后续分析。