k-近邻算法实现手写体识别
K近邻算法的一般流程：1、收集数据2、准备结构化数据3、分析数据4、测试算法并计算错误率。5、使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结果，然后运行K 近邻算法判定输入数据分别属于哪个分类，最后应用对计算出的分类执行后续的处理。K 近邻算法的工作原理：1.存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。2.输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相
