使用kNN實現手寫字元識別

首先，我們的資料集分為訓練集和測試集，訓練集中含有將近2000個資料文件（在這個文件中將乙個32*32的向量圖），故為了在計算機中進行處理，我們需要先開啟檔案，迴圈讀出檔案前32行，並將每行的頭32個字元值儲存在numpy陣列中，最後返回陣列，**如下：

def

img2vector(filename):
returnvect=zeros((1,1024))
fr=open(filename)
for i in range(32):
linestr=fr.readline()
for j in range(32):
returnvect[0,32*i+j]=int(linestr[j])
return returnvect

實現這一步後，我們只需在實現測試**即可

def

handwritingclasstest():
hwlabels=
trainingfilelist=os.listdir('
trainingdigits
')#get 1
print
trainingfilelist
m=len(trainingfilelist)
print
m    trainingmat=zeros((m,1024))
for i in
range(m):
filenamestr=trainingfilelist[i]
filestr=filenamestr.split('.'
)[0]
classnumstr=int(filestr.split('_'
)[0])
trainingmat[i,:]=img2vector('
trainingdigits/%s
' %filenamestr)
testfilelist=os.listdir('
testdigits')
errorcount=0.0mtest=len(testfilelist)
for i in
range(mtest):
filenamestr=testfilelist[i]
filestr=filenamestr.split('.'
)[0]
classnumstr=int(filestr.split('_'
)[0])
vectorundertest=img2vector('
testdigits/%s
' %filenamestr)
classifierresult=classify0(vectorundertest,trainingmat,hwlabels,3)
print
"the classifier came back with:%d,the real answer is:%d
" %(classifierresult,classnumstr)
if(classifierresult!=classnumstr):errorcount+=1.0
print
"\nthe total number of errors is:%d
" %errorcount
print
"\nthe total error rate od:%f:
" %(errorcount/float(mtest))

結束

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