机器学习-手写数字识别系统

需要两个数据包，里边有许多数字图像，像这样：

数据包

import numpy as np
import operator
from os import listdir"""分类函数"""
def classfy0(inX, dataSet, labels, k):  # 参数分别为测试样本，训练样本，训练样本标签，近邻个数dataSetSize = dataSet.shape[0]  # 返回行列数，0为行，列为1diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet  # tile是按照某个方向复制元素，行方向复制四行，列方向复制一行，然后减去每个训练样本值sqDiffMat = diffMat ** 2  # 乘方运算sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)  # 轴为1的方向（横向）求和distances = sqDistances ** 0.5  # 乘方运算，等同于开根号sortedDistIndicies = distances.argsort()  # 返回从小到大排序的索引值（原数组不动）classCount = {}  # 字典（键值对）for i in range(k):  # for-each循环，统计前k个每个分类有多少个voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]  # 记录每个的标签classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1  # 取出该标签的值+1（原先没有默认为0）sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1),reverse=True)  # operator.itemgetter(1)表示用键值对中的值排序，为0表示用键排序，一开始升序，reverse=True后降序return sortedClassCount[0][0]  # 返回第一个标签"""32*32矩阵->1*1024矩阵"""
def imgVector(filename):returnVect = np.zeros((1, 1024))  # 创建1*1024矩阵，用0填充fr = open(filename)  # 打开文件for i in range(32):lineStr = fr.readline()  # 按行读取for j in range(32):returnVect[0, 32 * i + j] = int(lineStr[j])  # 每一行的32个元素依次添加到1*1024的矩阵中return returnVect"""处理文件"""
def handwritingClassTest():hwLabels = []  # 测试机标签trainingFileList = listdir('trainingDigits')  # 返回trainingDigits目录下的文件名，如：0_0.txtm = len(trainingFileList)  # 求文件名个数trainingMat = np.zeros((m, 1024))  # 因为每个文件都对应一个1*1024的矩阵，所以创建一个m*1024的矩阵for i in range(m):fileNameStr = trainingFileList[i]  # 依次取每一个文件名字fileStr = fileNameStr.split('.')[0]  # 以原点分开，并且取前边的（去掉后缀）如：0_0classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])  # 获得文件名字前边的数字，如：0hwLabels.append(classNumStr)  # 将数字添加到标签数组trainingMat[i, :] = imgVector('trainingDigits/%s' % fileNameStr)  # 将每一个文件转换成1*1024的矩阵testFileList = listdir('testDigits')  # 返回testFileList目录下的文件名，如：0_0.txterrorCount = 0.0mTest = len(testFileList)  # 测试文件数for i in range(mTest):fileNameStr = testFileList[i]fileStr = fileNameStr.split('.')[0]classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])vectorUnderTest = imgVector('testDigits/%s' % fileNameStr)  # 取每一个文件的1*1024矩阵classifierResult = classfy0(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3)  # 进行分类print("the classifier came back with:%s,the real answer is:%s" % (classifierResult, classNumStr))if (classifierResult != classNumStr):errorCount += 1.0print("\nthe total number of errors is:%f" % errorCount)print("\nthe total error rate is:%f%%" % (errorCount / float(mTest)))if __name__ == '__main__':handwritingClassTest()

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