使用PCA + KNN對MNIST數據集進行手寫數字識別
首先引入需要的包 載入數據集，使數據中心化（減去平均值） 先看一下前16張訓練機和數據集都長什么樣， 使用plt畫出圖像 求出平均臉， 簡單計算，其實就是把每個像素求出平均值, 畫出來看看， 就長這樣 所有圖片都減去平均臉 把所有像素攤平（都變成 ...
原文：使用KNN對MNIST數據集進行實驗
由於KNN的計算量太大，還沒有使用KD tree進行優化，所以對於 訓練集， 測試集的數據計算比較慢。這里只是想測試觀察一下KNN的效果而已，不調參。 K選擇之前看過貌似最好不要超過 ，因此，此處選擇了K ，距離為歐式距離。如果需要改進，可以再調整K來選擇最好的成績。 先跑了一遍不經過scale的，也就是直接使用像素灰度值來計算歐式距離進行比較。發現開始基本穩定在 的正確率上，嚇了一跳。因為本來覺 ...
2015-12-08 20:25 0 2213 推薦指數：
相關推薦
使用KNN分類器對MNIST數據集進行分類
MNIST數據集包含了70000張0~9的手寫數字圖像。 一、准備工作：導入MNIST數據集 fatch_openml用來加載數據集，所加載的數據集是一個key-value的字典結構 輸入：mnist.keys() 可以看到字典的鍵值包括：dict_keys(['data ...
KNN 實現mnist數據集分類
一 數據預處理 訓練數據集和驗證數據集分別為train.csv和test.csv。數據集下載地址：http://pan.baidu.com/s/1eQyIvZG 要分別對訓練數據集和驗證數據集進行分析，分析其內部數據的特征，下面分別對兩個數據集進行處理： 1.1 訓練數據集處理 ...
使用KNN對iris數據集進行分類——python
filename='g:\data\iris.csv' lines=fr.readlines()Mat=zeros((len(lines),4))irisLabels=[]index=0for li ...
python用K近鄰（KNN）算法分類MNIST數據集和Fashion MNIST數據集
一、KNN算法的介紹 K最近鄰（k-Nearest Neighbor，KNN）分類算法是最簡單的機器學習算法之一，理論上比較成熟。KNN算法首先將待分類樣本表達成和訓練樣本一致的特征向量；然后根據距離計算待測試樣本和每個訓練樣本的距離，選擇距離最小的K個樣本作為近鄰樣本；最后根據K個近鄰樣本 ...
MNIST 數據集
mnist 數據集：包含 7 萬張黑底白字手寫數字圖片，其中 55000 張為訓練集，5000 張為驗證集，10000 張為測試集。每張圖片大小為 28*28 像素，圖片中純黑色像素值為 0，純白色像素值為 1。數據集的標簽是長度為 10 的一維數組，數組中每個元素索引號表示對應 ...
下載並使用MNIST數據集
TensorFlow提供了一個庫，可以直接用來自動下載與安裝MNIST。 MNIST里包含3個數據集：第一個是訓練數據集（mnist.train.images），另外兩個分別是測試數據集(mnist.test.images)和驗證數據集（mnist.validation）。 代碼中 ...
使用KNN算法對鳶尾花數據集進行分類處理
首先對數據進行讀取與處理 然后實現KNN分類算法 上邊是把原始數據集切割為測試集和訓練集，然后創建KNN對象進行訓練和測試 ...