基于K近邻算法识别手写数字

• 作者: 马玉贤 郭秀娟
• 来源期刊: 吉林建筑大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 学习算法 K近邻算法 应用
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 信息科技|Information science & technology
• 页码范围: 84-86
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0185.2021.06.016

摘要

基于K近邻算法,采用python语言实现手写数字识别.首先对图片进行数据预处理,然后采用K近邻算法对sklearn手写数据集进行分类验证.结果 显示,识别手写数字的准确率高达98.94％,同时实验表明,基于K近邻算法的手写数字识别具有较好应用效果及研究价值.