基于KNN实现的手写体数字识别下载

weixin_39821051 2020-06-21 01:00:20
基于KNN实现的手写体数字识别C++代码，输出结果有混淆矩阵、召回率、训练准确率、预测数据输出等。
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基于KNN实现的手写体数字识别
基于KNN实现的手写体数字识别C++代码，输出结果有混淆矩阵、召回率、训练准确率、预测数据输出等。
KNN实现手写数字的识别（源码+数据）
KNN实现手写数字的识别，包含图片数据，已经实现图片数据与文本数据的转换
KNN手写数字识别,knn手写数字识别mnist,Python
可支持手写数字识别，r和python两种语言编写，生成画板鼠标手写输入，也支持上传图片
基于matlab采用KNN算法手写体数字识别实现.zip
- KNN 全称是 K- Nearest Neighbors ，K-近邻。简单来说，K就是邻居个数，选出和测试样本最像的邻居（这里是欧式几何距离最短的K个邻居），那么样本的邻居是什么，样本就是什么（在K个邻居里，假如邻居的标签最多的是数字1，我们就认为样本的标签就很可能是数字1） - KNN 实现手写体识别的原理和代码都比较简单，但网上相关文章不多，本文只是把我自己的理解写下来作为学习matlab的实践，多有纰漏，请多指教 实现过程 1. 处理 MNIST 数据集 - 下载数据集，下载测试集、测试标签、训练样本、训练标签共四个文件 - 下载下来的数据集是 IDX 文件格式的，因此用 Python 转为 50×50 的PNG图片，代码在后 - 选取合适数量的测试集和训练集，训练集中每个数字的训练样本数要一致 2. matlab 实现步骤（以图像分辨率为 50×50例） - 对所有图片做二值化处理：有值取1，无值取0 - 将 0-9 数字的训练样本矩阵化，每一幅数字图像都是一维矩阵。以50×50分辨率图像为例，获得 1×2500 的一维矩阵；每个数字860张图片，我们就得到了 8600 × 2500 的矩阵，这作为训练矩阵 - 在训练矩阵加入标签列，用来判断某一行指的数字是多少 - 对每一幅待识别数字图像，同样将其转为 1 × 2500 的一维矩阵，称为测试矩阵 - 计算测试矩阵与训练矩阵每一维的欧氏几何距离，同样按列向量加到训练矩阵，并按距离升序按行排列训练矩阵 - 对前 K 个行向量求标签的众数，结果标签就是采用 KNN 算法得到的最有可能的识别结果
22级智科3班 22116659 胡杭 基于kNN算法的手写体数字识别.zip
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