图像识别：利用KNN实现手写数字识别（mnist数据集）

步骤：

1、数据的加载（trainSize和testSize不要设置的太大）

2、k值的设定（不宜过大）

3、KNN的核心：距离的计算

4、k个最近的图片-->根据下标寻找对应的标签

5、根据标签转化成相应的数字

6、检测概率统计

在我看来，KNN算法最大的优点是简单，准确率较高；

最大的缺点是：当数据量较大时，计算量成倍增长，测试集与训练集之间的任意两个元素之间都要计算距离。

注意1：trainSize和testSize不要设置的太大，如果过大，数据处理中产生更加庞大的数据，内存溢出，导致程序崩溃。

注意2：k值的设定太大会提高计算机的计算量，而且会一定程度上降低准确率。

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets('D:/MNIST_data', one_hot=True)
trainNum = 55000
testNum = 10000
trainSize = 500
testSize = 5
k = 4# data 分解
trainIndex = np.random.choice(trainNum, trainSize, replace=False)
testIndex = np.random.choice(testNum, testSize, replace=False)
trainData = mnist.train.images[trainIndex]  # 训练图片
trainLabel = mnist.train.labels[trainIndex]  # 训练标签
testData = mnist.test.images[testIndex]  # 测试图片
testLabel = mnist.test.labels[testIndex]  # 测试标签# 利用placeholder来完成数据的加载
trainDataInput = tf.placeholder(shape=[None, 784], dtype=tf.float32)
trainLabelInput = tf.placeholder(shape=[None, 10], dtype=tf.float32)
testDataInput = tf.placeholder(shape=[None, 784], dtype=tf.float32)
testLabelInput = tf.placeholder(shape=[None, 10], dtype=tf.float32)# KNN的距离
f1 = tf.expand_dims(testDataInput, 1)  # 维度扩展
f2 = tf.subtract(trainDataInput, f1)  # 二者之差
f3 = tf.reduce_sum(tf.abs(f2), reduction_indices=2)
f4 = tf.negative(f3)  # 取反
f5, f6 = tf.nn.top_k(f4, k=k)  # 最大的四个值 f5表示的是数据 f6表示的该数据所处的下标
f7 = tf.gather(trainLabelInput, f6)  # 根据f6下标去寻找trainLabelInput中对应的标签
f8 = tf.reduce_sum(f7, reduction_indices=1)
f9 = tf.argmax(f8, dimension=1)with tf.Session() as sess:p9 = sess.run(f9, feed_dict={trainDataInput: trainData, testDataInput: testData, trainLabelInput: trainLabel})p10 = np.argmax(testLabel, axis=1)print('预测值:', p9)print('真实值:', p10)j = 0
for i in range(0, testSize):if p10[i] == p9[i]:j += 1
print('accuracy:', j*100/testSize)