基于K近邻的手写数字识别.docx

暑期生产实习报告

题目基于K-近邻算法的手写数字识别
学院电子工程学院
专业智能科学与技术
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摘要
基于k-近邻算法对经典的手写数字集mnist中的测试数据进行分类。用MATLAB语言编写代码，将原始数据读入，形成三维矩阵，再通过k近邻算法计算出待测数据周围最近的k个数据，将待测数据分为k个数据中最多的类。本次实验只是用mnist数据中训练图像前6000张，测试图像前1000张。
关键词：k-近邻算法，数据分类，手写数字集，mnist数据集

目录
TOC\o"1-3"\h\u
HYPERLINK\l"_Toc26342"一绪论 PAGEREF_Toc263425
HYPERLINK\l"_Toc31300"1.1k-近邻算法的基本概念 PAGEREF_Toc313005
HYPERLINK\l"_Toc3393"1.2mnist数据集 PAGEREF_Toc33935
HYPERLINK\l"_Toc32000"二k-近邻算法 PAGEREF_Toc320006
HYPERLINK\l"_Toc20108"2.1k-近邻算法的工作原理 PAGEREF_Toc201086
HYPERLINK\l"_Toc20095"2.2k-近邻算法的算法步骤 PAGEREF_Toc200956
HYPERLINK\l"_Toc11285"2.3k-近邻算法的优缺点 PAGEREF_Toc112856
HYPERLINK\l"_Toc2416"三k-近邻算法分类mnist的具体方法 PAGEREF_Toc24166
HYPERLINK\l"_Toc9143"四实验结果与分析 PAGEREF_Toc91437
HYPERLINK\l"_Toc16331"4.1待测图像 PAGEREF_Toc163317
HYPERLINK\l"_Toc25862"4.2实验结果 PAGEREF_Toc258629
HYPERLINK\l"_Toc6754"4.3结果分析 PAGEREF_Toc675411
HYPERLINK\l"_Toc5841"五实验代码 PAGEREF_Toc584111
HYPERLINK\l"_Toc1423"六总结与展望 PAGEREF_Toc142316
HYPERLINK\l"_Toc31543"6.1总结 PAGEREF_Toc3154316
HYPERLINK\l"_Toc27209"6.2展望 PAGEREF_Toc2720916
HYPERLINK\l"_Toc21734"参考文献 PAGEREF_Toc2173417


绪论
1.1手写数字识别的基本概念
手写数字识别是图像识别的一个分支，它研究的对象是：如何利用电子计算机自动辨认人手写的阿拉伯数字。
在整个OCR领域中，最为困难的就是脱机手写字符的识别。到目前为止，尽管人们在脱机手写英文、汉字识别的研究中已取得很多可喜成就，但距实用还有一定距离。而在手写数字识别这个方向上，经过多年研究，研究工作者已经开始把它向各种实际应用推广，为手写数据的高速自动输入提供了一种解决方案。
1.2手写数字识别的实际背景
字符识别处理的信息可分为两大类：一类是文字信息，处理的主要是用各国家、各民族的文字（如：汉字、英文等）书写或印刷的文本信息，目前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟，并推出了很多应用系统；另一类是数据信息，主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统计数据，如：邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等等，处理这类信息的核心技术是手写数字识别。这几年来我国开始大力推广的“三金”工程在很大程度上要依赖数据信息的输入，如果能通过手写数字识别技术实现信息的自动录入，无疑会促进这一事业的进展。因此，手写数字的识别研究有着重大的现实意义，一旦研究成功并投入应用，将产生巨大的社会和经济效益。
1.3手写数字识别的理论意义
手写数字识别作为模式识别领域的一个重要问题，也有着重要的理论价值：
（1）阿拉伯数字是唯一的被世界各国通用的符号，对手写数字识别的研究基本上与文化背景无关，这样就为各国、各地区的研究工作者提供了一个施展才智的大舞台。在这一领域大家可以探讨，比较各种研究方法。
（2）由于数字识别的类别数较小，有助于做深入分析及验证一些新的理论。这方面最明显的例子就是人工神经网络，相当一部分的人工神经网络模型都以手写数字识别作为具体的实验平台，验证理论的有