机器学习(4)——手写识别系统实例
基本概念
利用K-近邻算法对0-9的32*32的黑白数字图像进行归类。
基本思路步骤
收集数据:提供文本文件;
准备数据:编写图像格式转化为可供分类器使用的向量格式的函数代码;
分析数据:进行检查数据,确保符合要求;
训练算法:此步骤不适用与K-近邻算法;
测试算法:编写函数使用提供的部分数据集作为测试样本,进行测试;
使用算法:产生简单的程序,从图像中提取数字,进行数字识别。
将图像转化为测试向量
将如图所示3232的二进制图像矩阵转换为11024的向量。
首先编写图像转换向量代码:
进行验证:
加载数据集并进行预测
编写数字识别系统的测试代码
测试结果:
进行测试得出,近200个样本,使用K-近邻算法识别手写数据集错误率为1.1%。
K-近邻算法总结
K-近邻算法是分类数据最简单有效的算法,但通过两个实例的得出,使用K-近邻
算法使用时必须有接近实际数据的训练样本数据,如果训练数据集很大,还必须使用
大量存储空间,此外由于必须对数据集中的每个数据计算距离值,实际使用时非常耗
时。在K-近邻算法的使用中,另一个缺陷是他无法给出任何数据的基础结构信息,
因此我们也无法知晓平均实例样本和典型实例样本具有什么特征。期待后续算法可以优化或者解决这些问题。
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