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本程序用KNN算法實現對手寫數據(0-9)的識別,k取值影響算法正確率，大家可以自行測試
k = 8,錯誤率 22%
k = 5,錯誤率 17%
k = 4,錯誤率 14%
k = 3,錯誤率 11%
k = 2,錯誤率 13%
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from numpy import * #科學運算模塊
import operator #運算符模塊
from os import listdir
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classify0(inX, dataSet, labels, k)是KNN算法分類器，也是這個算法的核心
inX 要識別的數據：1 x 1024數組，一個要識別的圖像
dataset 訓練數據矩陣：m x 1024，每行是一個訓練圖像
labels 標籤，分類器:1 x m
k 選擇近鄰的幾個
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def classify0(inX, dataSet, labels, k):
dataSetSize = dataSet.shape[0] #讀取矩陣dataset第一維度長度
diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet
#把inx在行上覆製成datasetsize行，在列上覆製成1列，即不變。
#diffmat：m x 1024，要識別的數據與訓練數據矩陣的差值
sqDiffMat = diffMat**2 #sqDiffMat: m x 1024.各個元素分別平方
sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)#sqDistances:1 x m ,對矩陣每行求和
distances = sqDistances**0.5 #開根號 distances :1 x m
#以上是求距離，就是座標上兩點之間距離的求法的拓展
sortedDistIndicies = distances.argsort() #升序排序，返回索引值 （2,4,1）排序後返回（2,0,1）
classCount={} #分類做key，次數做value
for i in range(k):
voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]] #得到分類voteIlabel
classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1
#get(voteIlabel,0)：如果字典中該(voteIlabel,0)數據沒有則添加，如果有就獲取voteIlabel對應的value值
sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)#以value升序排序，返回key-value二維數組
return sortedClassCount[0][0] #返回出現次數最多的分類
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img2vector(filename)把圖片（32 x 32的二進制）轉化成1 x1024 的向量（用數組存儲）
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def img2vector(filename):
returnVect = zeros((1,1024)) #創建1 x 1024的全0矩陣
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 #返回該數組
"""
handwritingClassTest()是測試分類器函數
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def handwritingClassTest():
hwLabels = [] #存儲所有分類，0-9
trainingFileList = listdir('trainingDigits') #listdir(path)獲取path文件夾下的全部文件目錄
m = len(trainingFileList)
trainingMat = zeros((m,1024))# 創建m x 1024的訓練矩陣，每行都是一個圖像
for i in range(m):
#從文件名中解析分類數字，eg： 9_45.txt表示它是9 的第45個實例
fileNameStr = trainingFileList[i]
fileStr = fileNameStr.split('.')[0] #去掉 .txt
classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
hwLabels.append(classNumStr) # 添加到分類數組
trainingMat[i,:] = img2vector('trainingDigits/%s' % fileNameStr)
testFileList = listdir('testDigits')
errorCount = 0.0
mTest = len(testFileList)
for i in range(mTest):
fileNameStr = testFileList[i]
fileStr = fileNameStr.split('.')[0] #take off .txt
classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
vectorUnderTest = img2vector('testDigits/%s' % fileNameStr)# 1 x 1024數組
classifierResult = classify0(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 15)
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 is: %f" % (errorCount/float(mTest)))
handwritingClassTest()
