k近邻(knn)算法之手写体数字识别

作者：Irain
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2 解压数据包

3 打开代码文件

4 图片转为文本代码

import os
from PIL import Image
def pictureTotxt(data_name): 
    '''
    处理bmp图片转为txt文本
    
    Args:
      data_name: 数据类型名称
    Return: None
    '''
    if not os.path.exists("%s_digital_txt" %(data_name)): # 创建txt文本文件夹
        os.mkdir("%s_digital_txt" %(data_name))
    lists = os.listdir("%s_digital_pictures" %(data_name)) # 获取所有手写体图片名称
    for list in lists: # 图片转换文本
        im = Image.open("%s_digital_pictures/%s" % (data_name,list)) # 打开手写体图片
        fh = open("%s_digital_txt/%s.txt" % (data_name,list.split(".")[0]),"a") # 打开txt文本
        width = im.size[0]  # 图片宽
        height = im.size[1]  # 图片高
        for k in range(0,width):  #  存入txt文本
            for j in range(0,height):
                cl = im.getpixel((k,j))  # bmp图片的像素只有一个数
                if(cl == 0):  # 0：黑色
                    fh.write("0") # 黑色为0
                else:
                    fh.write("1") # 白色为1
            fh.write("n")        
        fh.close() # 关闭文件

5 训练数据

def datatoarray(fname):
    '''
    加载txt文本数据
    
    Args:
      fname: 文本名称
    Return: None
    '''
    arr = []
    fh = open(fname) # 打开txt文本
    for i in range(0,28):
        thisline = fh.readline() # 读取文本内容
        for j in range(0,28):
            arr.append(int(thisline[j]))
    fh.close()
    return arr

def seplabel(fname):
    '''
    获取文本类别
    
    Args:
      fname: 文本名称、名称格式例子：0_0.txt
    Return: None
    '''
    filestr = fname.split(".")[0]
    label = int(filestr.split("_")[0]) 
    return label
    
def traindata():
    '''
    建立训练数据

    Return: None
    '''
    labels = []
    trainfile = os.listdir("train_digital_txt/") # 获取手写体图片名
    num = len(trainfile)
    # 长度784列，每一行存储一个文本
    trainarr = np.zeros((num ,784)) # 数组存储训练数据，行：文件总数，列：784=28*28    
    print("相对路径：train_digital_pictures/") # 转换数据目录
    print("所有训练txt文本数量:",num) #  num：所有txt文本数量
    for i in range(0,num):
        thisfname = trainfile[i]
        thislabel = seplabel(thisfname)
        labels.append(thislabel)  # 记录txt文本对应的数字编号
        trainarr[i,:] = datatoarray("train_digital_txt/%s"  %(thisfname)) # 加载txt文本数据    
    num = 0
    for arrs in trainarr: # 统计有用数据数量 
        for arr in arrs:
            if arr == 1:
                num += 1
                break
    print("统计有用数据数量 :",num)
    return trainarr, labels

6 抽某一个文件进行测试

测试结果与KNN算法的近邻数相关联：不同的近邻数，预测结果可能不一样。

def test_one(trainarr,labels,testfile):
    '''
    抽某一个文件进行测试
    
    Args:
      trainarr: 训练集
      labels: 训练集类别
      testfile: 文本名称
    Return: None
    '''
    testarr=datatoarray("test_digital_txt/" + testfile))  # 获取测试样本
    rknn=knn(21,testarr,trainarr,labels)  # knn算法进行测试
    print("%s的测试结果:%s"%(testfile,rknn))

7 测试数据

测试结果：
准确率：0.9563636363636364、正确次数：2104
没有出错的数字：1、6；出错率高的数字：2、3、4、8.
数字2出错次数最多21、出错率0.95%、错判次数最多的数字4
程序运行消耗时间：221.949s

测试结果与KNN算法的近邻数相关联：不同的近邻数，预测结果可能不一样，最终导致每个类别的出错率、出错次数、错判次数最多的数字，以及正确率和正确次数都不一样。

def knn(k, testdata, traindata, labels):
    '''
    k近邻算法预测测试集
    
    Args:
      k: 近邻节点数
      testdata:测试样本
      traindata:训练集
      labels:测试集对应类别
    Return: None
    '''
    traindatasize = traindata.shape[0]  #  获得测试集行数
    dif = np.tile(testdata, (traindatasize, 1)) - traindata  # 扩展数组行，训练集与测试样本行数相等
    sqdif = dif**2 #  差值平方
    sumsqdif = sqdif.sum(axis=1) #  平方求和
    distance = sumsqdif**0.5 # 求出距离
    sortdistance = distance.argsort() # 排序，返回的是索引
    sortdistance
    count = {}
    for i in range(0,k):
        vote = labels[sortdistance[i]]  # 显示当前类
        count[vote] = count.get(vote,0) + 1  # 统计各类别次数
    sortcount = sorted(count.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True) # 按照降序排列字典
    return sortcount[0][0]  # 返回预测结果

def testdata(trainarr, labels):
    '''
    knn算法测试
    
    Args:
      trainarr: 训练集
      labels: 训练集类别
    Return: None
    '''
    start = time.time()
    errors = [] # 所有出错的数字类别
    errors_num = [] #  每个数字类别出错的次数
    errors_rating = [] # 每个数字类别的错误率
    errors_maxdigital = [] # 每个数字类别错判次数最多的数字
    maxdigital = [] # 每个数字类别所有错判的数字
    print("类别：",set(labels))
    print("相对路径：test_digital_txt/") # 转换数据目录
    testlist = os.listdir("test_digital_txt/") # 获取测试样本名    
    num = len(testlist)
    print("所有测试txt文本数量:",num) #  num：所有txt文本数量 
    ten = 0
    for i in range(0,num):
        thisfname = testlist[i]
        testarr = datatoarray("test_digital_txt/%s"  %(thisfname))  # 获取测试样本
        rknn = knn(21,testarr,trainarr,labels)  # knn算法进行测试
        
        if str(rknn) != thisfname.split("_")[0]: # 预测错误
            print("%s样本预测出错：" %(thisfname),rknn)
            errors.append(int(thisfname.split("_")[0])) # 记录出错数字类别
            maxdigital.append(rknn) # 判错数字
            
        if (i+1)%220 == 0:  # 某个数字类别预测结束
            errors_num.append(errors.count(ten)) # 计算某数字类别的出错次数
            errors_rating.append(errors_num[ten]/2200) # 计算某数字类别出错率
            if maxdigital: # 某数字类别判错次数最大的数字
                errors_maxdigital.append(max(maxdigital, key=maxdigital.count))
            else:
                errors_maxdigital.append("None") # 没有，存入None
            print("数字%s的出错次数出错率错判次数最多的数字:%s%s%s" %(ten,errors_num[ten],errors_rating[ten],errors_maxdigital[ten]))
            maxdigital = [] # 清空，记录下一个数字类别
            ten += 1
    accuracy = (2200 - len(errors)) # 预测正确的所有次数
    accuracy_rating = accuracy/2200  # 正确率
    elapsed = (time.time() - start)
    print("准确率：%s、正确次数：%s" %(accuracy_rating,accuracy))
    for k in range(0,10):
        print("数字%s出错情况：出错次数%s、出错率%s、错判次数最多的数字%s" %(k,errors_num[k],errors_rating[k],errors_maxdigital[k]))
    print("程序运行消耗时间：%.3f" %elapsed)

### 8 附录：（实现细节讲解）

最后

以上就是鳗鱼红酒为你收集整理的k近邻(knn)算法之手写体数字识别的全部内容，希望文章能够帮你解决k近邻(knn)算法之手写体数字识别所遇到的程序开发问题。

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