使用k-近邻算法识别手写数字_使用k近邻法识别手写数字(sk)文件编辑运行代码执行器#编写代码,在[1,9]之间确定一

本文摘自《机器学习实战》案例，对其进行了代码更新与注释。

实战介绍

使用k-近邻分类器构造手写识别系统，为了简单起见，系统只识别0-9，需要识别的数字已经使用图形处理软件，处理成具有相同的色彩和大小：宽高是32像素*32像素的黑白图像。每个图像存于相应的txt文档中，如数字0的图像，存于‘0_x.txt’；数字1的图像，存于‘1_x.txt’中，其中x代表文档在文件夹的位次。
需要资源者请回复！！！

准备数据：将图像转化为测试向量

为了分类器更好处理，我们将把一个3232的二进制图像矩阵转化为11024的向量

def img2vector(filename):
    fr=open(filename)
    totalContent=fr.readlines()
    #size记录每列字符的数量，即行数,为32
    size=len(totalContent)
    #returnVectorLen记录文件中字符的数量，为1024
    returnVectorLen=0
    #horizonSize记录每行字符的数量，即列数，为32
    horizonSize=0
    for line in totalContent:
        line=line.strip()
        horizonSize=len(line)
        returnVectorLen+=horizonSize
    returnVect=np.zeros((1,returnVectorLen))
    for i in range(size):
        linestr=totalContent[i]
        for j in range(horizonSize):
            returnVect[0,horizonSize*i+j]=int(linestr[j])
    return returnVect

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
'
运行
运行

k-近邻算法

def classify0(inx,dataset,labels,k):
    datasize=dataset.shape[0]
    diffMat=np.tile(inx,(datasize,1))-dataset
    sqDiffMat=diffMat**2
    #axis=1代表横轴，即列表每行求和
    sqDistance=sqDiffMat.sum(axis=1)
    distance=sqDistance**0.5
    #.argsort()返回列表值从小到大的索引值
    sortedDistIndicies=distance.argsort()
    classCount={}
    for i in range(k):
        voteIlabel=labels[sortedDistIndicies[i]]
        classCount[voteIlabel]=classCount.get(voteIlabel,0)+1
    #items()返回字典的元组列表，逆序=降序；sorted()函数返回的是列表副本，sort()是对自己的操作，无返回值
    sortedClassCount=sorted(classCount.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)
    return sortedClassCount[0][0]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
'
运行
运行

测试算法：使用k-近邻算法识别手写数字

在资源中，我们已经准备好测试文件‘testDigits’

from os import listdir
def handwritingClassTest():
    hwLabels=[]
    #listdir用于列出给定目录其中的文件名
    trainingFileList=listdir('traingDigits')
    m=len(trainingFileList)
    trainingMat=np.zeros((m,1024))
    for i in range(m):
        fileNameStr=trainingFileList[i]
        fileStr=fileNameStr.split('.')[0]
        classNumStr=int(fileStr.split('_')[0])
        hwLabels.append(classNumStr)
        trainingMat[i,:]=img2vector('traingDigits/'+fileNameStr)
    testFileList=listdir('testDigits')
    errorCount=0.0
    mTest=len(testFileList)
    for i in range(mTest):
        fileNamestr=testFileList[i]
        fileStr=fileNameStr.plit('.')[0]
        classNumStr=int(fileStr.split('_')[0])
        vectorUnderTest=img2vector('testDigits/'+fileNameStr)
        classifierResult=classify0(vectorUnderTest,trainingMat,hwLabels,3)
        if classifierResult!=classNumStr:
            errorCount+=1.0
    return errorCount/float(mTest)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
'
运行
运行