【10月23日】机器学习实战（一）KNN算法：手写识别系统

k-近邻算法怕是最简单的机器学习的分类算法了。简单的说，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。

源码+实验数据地址：https://github.com/MoonTreee/machine_learning

本文基于k-近邻算法完成一个对字符的识别（本质是一个分类问题），为了简单起见，构造的系统只能识别阿拉伯数字0-9（相关的测试集和训练集数据见github）。源数据已经使用图像处理软件处理成32像素x32像素的黑白图像。为方便处理，以文本格式进行保存。

算法本身也不是很复杂，下面直接上代码。需要注意的地方已经在代码块中标注。

import numpy as np

from os import listdir

import operator

def img2vector(filename):

return_vector = np.zeros((1, 1024))

fr = open(filename)

for i in range(32):

line =