手写数字识别 Python 实现
项目描述
本仓库提供了一个基于 KNN（K-近邻算法）的手写数字识别 Python 实现。该实现能够运行，并且包含了测试集和训练集，方便用户进行实验和学习。
功能特点
- 基于 KNN 算法：使用 K-近邻算法对手写数字进行分类。
- Python 实现：代码完全使用 Python 编写，易于理解和修改。
- 包含数据集：提供了训练集和测试集，可以直接运行代码进行测试。
使用方法
- 克隆仓库：将本仓库克隆到本地。
- 运行代码：使用 Python 运行提供的代码文件。
- 查看结果：代码运行后会输出识别结果，并显示识别的准确率。
文件结构
train_data.csv：训练集数据文件。test_data.csv：测试集数据文件。knn_digit_recognition.py：手写数字识别的 Python 代码文件。
依赖库
- Python 3.x
- NumPy
- Pandas
注意事项
- 请确保在运行代码前安装所需的依赖库。
- 数据集文件路径可能需要根据实际情况进行调整。
贡献
欢迎对本项目进行改进和优化，可以通过提交 Pull Request 来贡献代码。
许可证
本项目采用 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。