kNN算法 算法优缺点： 优点：精度高、对异常值不敏感、无输入数据假定 缺点：时间复杂度和空间复杂度都很高 适用数据范围:数值型和标称型 算法的思路： KNN算法（全称K最近邻算法），算法的思想很简单，简单的说就是物以类聚，也就是说 ...

引言 手写识别也是当前机器学习的一大热点，数字手写识别是手写识别中的基础，我们用到的是knn算法，今天给大家讲一下我的实现方法； 环境 IDE：Eclipse 语言：Java 项目：数字手写识别 思路 数据采集：我们知道，一张图片可以被看作一个个点组成的矩阵 ...

基于OpenCV的KNN算法实现手写数字识别 一、数据预处理 二、knn算法预测 三、导入图片预测 (20, 20) 用自己写 ...

需求： 利用一个手写数字“先验数据”集，使用knn算法来实现对手写数字的自动识别； 先验数据（训练数据）集： ♦数据维度比较大，样本数比较多。 ♦ 数据集包括数字0-9的手写体。 ♦每个数字大约有200个样本。 ♦每个样本保持在一个txt文件中。 ♦手写体图像本身的大小是32x32 ...

需求： 利用一个手写数字“先验数据”集，使用knn算法来实现对手写数字的自动识别； 先验数据（训练数据）集： ♦数据维度比较大，样本数比较多。 ♦ 数据集包括数字0-9的手写体。 ♦每个数字大约有200个样本。 ♦每个样本保持在一个txt文件中。 ♦手写体图像本身的大小是32x32 ...

需求： 利用一个手写数字“先验数据”集，使用knn算法来实现对手写数字的自动识别； 先验数据（训练数据）集： ♦数据维度比较大，样本数比较多。 ♦ 数据集包括数字0-9的手写体。 ♦每个数字大约有200个样本。 ♦每个样本保持在一个txt文件中。 ♦手写体图像本身的大小是32x32 ...

图像文本识别的步骤一般为图像预处理，图片切割，特征提取、文本分类和图像文本输出几个步骤，我们也可以按这个步骤来识别图像中的数字。 一、图像预处理 在图像预处理中，验证码识别还要对图像进行去燥，文字还原等比较复杂的处理，由于我的图像没什么干扰因素，所以直接对其进行二值 ...

1. 什么是KNN 1.1 KNN的通俗解释 何谓K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1时，算法便成了最近邻算法，即寻找最近的那个邻居。 用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定 ...