1、导包
import numpy as np import operator from os import listdir from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier as KNN %config ZMQInteractiveShell.ast_node_interactivity='all'
2、定义将图像转换成向量的函数
""" 函数说明：将32x32的二进制图像转换成1x1024向量 Parameters: filename - 文件名 Returns: returnVect - 返回的二进制图像的1x1024向量 """ def img2vector(filename): # 创建1x1024零向量 returnVect = np.zeros((1, 1024)) # 打开文件 fr = open(filename) # 按行读取 for i in range(32): # 读一行数据 lineStr = fr.readline() # 每一行的前32个元素一次添加到returnVect中 for j in range(32): returnVect[0, 32*i + j] = int(lineStr[j]) # 返回转换后的1x1024向量 return returnVect
3、定义手写数字识别系统函数
""" 函数说明：手写数字分类测试 Parameters： 无 Returns： 无 """ def handwritingClassTest(): # 训练集的Labels hwLabels = [] # 返回trainingDigits目录下的文件名 trainingFileList = listdir('trainingDigits') # 返回文件夹下的文件的个数 m = len(trainingFileList) # 初始化训练的Mat矩阵，训练集 trainingMat = np.zeros((m, 1024)) # 从文件集中解析出训练集的类别 for i in range(m): # 获得文件的名字 fileNameStr = trainingFileList[i] # 获得分类的数字 classNumber = int(fileNameStr.split('_')[0]) # 将获得的类别添加到hwLabels中 hwLabels.append(classNumber) # 将每一个文件的1x1024数据存储到trainingMat矩阵中 trainingMat[i, :] = img2vector('trainingDigits/%s' % (fileNameStr)) # 构建KNN分类器 neigh = KNN(n_neighbors=3, algorithm='auto') # 拟合模型，trainingMat为训练矩阵，hwLabels为对应的标签 neigh.fit(trainingMat, hwLabels) # 返回testDigits目录下的文件列表 testFileList = listdir('testDigits') # 错误检查计数 errorCount = 0.0 # 测试数据的数量 mTest = len(testFileList) # 从文件中解析出测试集的类别并进行分类测试 for i in range(mTest): # 获得文件的名字 fileNameStr = testFileList[i] # 获得分类的数字 classNumber = int(fileNameStr.split('_')[0]) # 获得测试集的1x1024向量，用于训练 vectorUnderTest = img2vector('testDigits/%s' % (fileNameStr)) # 获得预测结果 classifierResult = neigh.predict(vectorUnderTest) # 打印 print('分类返回结果为%d\t真实结果为%d' % (classifierResult, classNumber)) if(classifierResult != classNumber): errorCount += 1.0 print('总共错了%d个数据\n错误率为%f%%' %(errorCount, errorCount/mTest * 100))
4 运行结果
if __name__ == "__main__": handwritingClassTest()
数据集地址：
链接：https://pan.baidu.com/s/1-F2LyVh63i4yjIwweTYjNg
提取码：3gsa
参考：
1、《机器学习实战》书籍
2、https://github.com/apachecn/AiLearning
3、https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_1_knn.html
4、深度之眼机器学习实战训练营课后作业（http://www.deepshare.net/）