#?coding=gbk
import?numpy?as?np?????#導入numpy工具包
from?os?import?listdir?#使用listdir模塊，用于訪問本地文件
from?sklearn?import?neighbors
?
def?img2vector（fileName）:????
????retMat?=?np.zeros（[1024]int）?#定義返回的矩陣，大小為1*1024
????fr?=?open（fileName）???????????#打開包含32*32大小的數字文件?
????lines?=?fr.readlines（）????????#讀取文件的所有行
????for?i?in?range（32）:???????????#遍歷文件所有行
????????for?j?in?range（32）:???????#并將01數字存放在retMat中?????
????????????retMat[i*32+j]?=?lines[i][j]????
????return?retMat
?
def?readDataSet（path）:????
????fileList?=?listdir（path）????#獲取文件夾下的所有文件?
????numFiles?=?len（fileList）????#統計需要讀取的文件的數目
????dataSet?=?np.zeros（[numFiles1024]int）????#用于存放所有的數字文件
????hwLabels?=?np.zeros（[numFiles]）#用于存放對應的標簽（與神經網絡的不同）
????for?i?in?range（numFiles）:??????#遍歷所有的文件
????????filePath?=?fileList[i]?????#獲取文件名稱/路徑???
????????digit?=?int（filePath.split（‘_‘）[0]）???#通過文件名獲取標簽?????
????????hwLabels[i]?=?digit????????#直接存放數字，并非one-hot向量
????????dataSet[i]?=?img2vector（path?+‘/‘+filePath）????#讀取文件內容?
????return?dataSethwLabels
?
#read?dataSet
train_dataSet?train_hwLabels?=?readDataSet（‘trainingDigits‘）
knn?=?neighbors.KNeighborsClassifier（algorithm=‘kd_tree‘?n_neighbors=3）
knn.fit（train_dataSet?train_hwLabels）
?
#read??testing?dataSet
dataSethwLabels?=?readDataSet（‘testDigits‘）
?
res?=?knn.predict（dataSet）??#對測試集進行預測
error_num?=?np.sum（res?!=?hwLabels）?#統計分類錯誤的數目
num?=?len（dataSet）??????????#測試集的數目
print（“Total?num:“num“?Wrong?num:“?\
??????error_num“??WrongRate:“error_num?/?float（num））

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????1700??2018-07-12?10:00??KNN實現“手寫識別”\test.py

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............此處省略2858個文件信息