k最邻近算法——使用kNN进行手写识别
摘要：
上篇文章中提到了使用pillow对手写文字进行预处理，本文介绍如何使用kNN算法对文字进行识别。k最邻近算法（k-Nearest Neighbor, KNN），是机器学习分类算法中最简单的一类。假设一个样本空间被分为几类，然后给定一个待分类的特征数据，通过计算距离该数据的最近的k个样本来判断这个数据属于哪一类。如果距离待分类属性最近的k个类大多数都属于某一个特定的类，那么这个待分类的数据也就属于这个类。 阅读全文
上篇文章中提到了使用pillow对手写文字进行预处理，本文介绍如何使用kNN算法对文字进行识别。k最邻近算法（k-Nearest Neighbor, KNN），是机器学习分类算法中最简单的一类。假设一个样本空间被分为几类，然后给定一个待分类的特征数据，通过计算距离该数据的最近的k个样本来判断这个数据属于哪一类。如果距离待分类属性最近的k个类大多数都属于某一个特定的类，那么这个待分类的数据也就属于这个类。 阅读全文
posted @ 2017-08-15 22:58 我是8位的 阅读(5279) 评论(0) 推荐(0) 编辑
