机器学习实战笔记——基于KNN算法的手写识别系统

来源：互联网发布：了解兵马俑知乎编辑：程序博客网时间：2024/05/26 19:16

本文主要利用k-近邻分类器实现手写识别系统，训练数据集大约2000个样本，每个数字大约有200个样本，每个样本保存在一个txt文件中，手写体图像本身是32X32的二值图像，如下图所示：

首先，我们需要将图像格式化处理为一个向量，把一个32X32的二进制图像矩阵通过img2vector()函数转换为1X1024的向量：

def img2vector(filename):    returnVect = zeros((1,1024))    fr = open(filename)    for i in range(32):        lineStr = fr.readline()        for j in range(32):            returnVect[0,32*i+j] = int(lineStr[j])    return returnVect

手写数字识别系统的测试代码：

def handwritingClassTest():    hwLabels = []    trainingFileList = listdir('trainingDigits')           #load the training set    m = len(trainingFileList)    trainingMat = zeros((m,1024))    for i in range(m):        fileNameStr = trainingFileList[i]        fileStr = fileNameStr.split('.')[0]     #take off .txt        classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])        hwLabels.append(classNumStr)        trainingMat[i,:] = img2vector('trainingDigits/%s' % fileNameStr)    testFileList = listdir('testDigits')        #iterate through the test set    errorCount = 0.0    mTest = len(testFileList)    for i in range(mTest):        fileNameStr = testFileList[i]        fileStr = fileNameStr.split('.')[0]     #take off .txt        classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])        vectorUnderTest = img2vector('testDigits/%s' % fileNameStr)        classifierResult = classify0(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3)        print "the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, classNumStr)        if (classifierResult != classNumStr): errorCount += 1.0    print "\nthe total number of errors is: %d" % errorCount    print "\nthe total error rate is: %f" % (errorCount/float(mTest))

在Python命令提示符中输入kNN.handwritingClassTest()，测试该函数的输出结果：

注：本文的相关代码均来源于Peter Harringtor的《机器学习实战》

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