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。
5星
