机器学习实验一:KNN算法,手写数字数据集(使用汉明距离)

KNN-手写数字数据集:

      使用sklearn中的KNN算法工具包( KNeighborsClassifier)替换实现分类器的构建,注意使用的是汉明距离

机器学习实验一:KNN算法,手写数字数据集(使用汉明距离)_第1张图片

机器学习实验一:KNN算法,手写数字数据集(使用汉明距离)_第2张图片

分段解释代码:

import os
import pandas as pd
from Levenshtein import hamming

导入所需的库,包括os用于文件操作,pandas用于数据处理,以及hamming函数来计算字符串之间的汉明距离。 

 

def get_train():
    path = 'digits/trainingDigits'
    trainingFileList0 = os.listdir(path)
    trainingFileList = [file[2:] if file.startswith('._') else file for file in trainingFileList0]
    train = pd.DataFrame()
    img

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