模式识别课程设计与实验作业：基于随机森林、K近邻及卷积神经网络的MNIST数据集手写数字识别对比分析报告
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简介：
本报告通过在MNIST数据集上运用随机森林、K近邻和卷积神经网络三种方法进行手写数字识别，旨在比较不同模式识别技术的效果与性能差异。
# 项目说明
本项目基于Python实现KNN、RF、CNN三种算法，完成MNIST数据集的识别。
# 快速使用
用户可以通过命令行参数指定运行的算法以及各算法相关参数。若未指定任何算法，则依照默认参数依次使用RF, KNN, CNN算法对MNIST数据集进行分类，并输出分类模型在测试集上的准确率。
## 依次使用RF、KNN和CNN算法对MNIST数据集分类
```bash
python main.py
```
### 默认情况下会加载已训练的RF和CNN模型。通过子命令可以指定要运行的算法，可选子命令包括`rf`, `knn` 和 `cnn`。
## 仅使用CNN算法对MNIST进行分类
```bash
python main.py cnn
```
### 指定子命令后，可以通过设置参数来调整各算法的具体配置。RF的相关配置项如下所示：
- 使用`--his`指定加载已训练模型。
- 使用`--no-his`指定不加载已训练模型，默认情况下会加载已训练的模型。
如果不提供这些选项，则默认不会重新训练模型。
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