如何用KNN算法做最简单的数字识别

最简单的helloworld程序怎么写？人工智能界通常以手写数字识别作为第一个人工智能算法。

人工智能的模型很多，那么最简单的莫过于KNN模型了，KNN什么意思呢？就是根据当前输入最近的N个目标来判别当前输入的是什么内容。

首先要将图片二值化，并去噪，通俗一点就是，变成黑白图，去掉干扰点。这个需要我们根据图像进行读取手写数字，发现不是白色部分，均判定为黑色。

我们有了标准化的输入，那么现在就需要将输入和已知的标记建立联系，建立的联系有可能很复杂，我们来建立一个简单的联系，比如将所有黑色像素点的数量和图片像素点的数量的比例关系作为联系。那么每个数字，就有一个特殊的占比。

因为是手写数字，所以就算是相同的数字，不同的图片其占比也有所不同，这个并不影响，我们把训练集中所有图片都这样排列出来。当输入一个新的数字时，将其放入训练集产生的所有占比关系中，找到最邻近的N个占比关系。发现这邻近的占比是什么数字最多，那么最新输入是该数字的可能性就最大。