KNN识别手写数字MNIST

使用sklearn的KNN实现类，neighbors.KNeighborsClassifier，模型精度达到96.7%

数据集可以在线下载，也可以手动下载：

mnist数据集地址：https://www.lanzouw.com/iXDefxnl3fa

import torch, torchvision
from sklearn import neighbors#加载mnist数据集
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data/', train=True, download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data/', train=False, download=False)#获取mnist数据集, 并进行归一化，然后将(28*,28)的图片转成(1, 784)向量
train_data = (train_dataset.data/255).view(-1, 784)
train_label = train_dataset.targets#加载测试集
test_data = (test_dataset.data/255).view(-1, 784)
test_label = test_dataset.targets#训练模型
model = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=8)
model.fit(train_data, train_label)#模型预测
predict = model.predict(test_data)#使用sklearn的score函数算精度，
acc = model.score(test_data, test_label)
print(acc)

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