Sklearn 机器学习 手写数字识别 使用K近邻算法做分类

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Sklearn 机器学习 手写数字识别 使用K近邻算法做分类

在机器学习中，K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种简单直观却非常有效的分类方法。

本文将使用 Sklearn 提供的手写数字数据集，通过 KNN 算法实现分类识别，并进行可视化与模型评估。

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📌 一、K近邻算法简介

K近邻算法是一种 基于实例的监督学习方法，它通过比较测试样本与训练样本的距离，选取距离最近的 K 个邻居，并根据邻居类别进行投票，最终将测试样本分类到得票最多的类别中。

主要特点：

• 优点：简单易理解、无需显式训练过程、适合小规模数据。
• 缺点：计算量较大、对噪声敏感、K 值选择需谨慎。
• 常用距离度量：欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。

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📊 二、数据集介绍

本实验使用 Sklearn 内置的 load_digits 数据集，包含 1797 张 8×8 像素的灰度手写数字图片，每个样本的标签为 0~9 之间的数字。

from sklearn.datasets import load_digitsdigits = load_digits()
print("数据集样本数：", digits.data.shape[0])
print("特征维度：", digits.data.shape[1])
print("标签类别：", set(digits.target))

输出示例：

数据集样本数： 1797
特征维度： 64
标签类别： {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

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🛠 三、数据可视化

我们先简单展示前几个手写数字样本，直观感受数据结构。

import matplotlib.pyplot