Each image is 28 pixels in height and 28 pixels in width, for a total of 784 pixels in total.
给的是28像素的高和宽，所以总共有784像素，在处理的过程中，先用PCA进行降维，对数据进行主要的特征分量；然后通过KNN(K-邻近算法)进行对测试数据的预测分类。
1、对于PCA算法：主成分分析，是通过线性变质将原始数据转换程一组各维度无关的表示，可以用于提取数据的主要特征分量，用于高维数据的降维。
步骤：
1.将原始数据按行组成n行m列的矩阵X
2.将X的每一行进行零均值化，即减去每一行的均值
3.求出协方差矩阵
4.求出协方差矩阵的特征值以及对应的特征向量
5.将特征向量按对应特征值的大小从上到下按行排序，排列成矩阵，取前K行组成矩阵P
6.Y=PX，即为降维到K维的数据
PCA算法相关函数：
pca(n_componments=n,copy=True,whiten=False)
n_componments:表示PCA想要保留的主要成分的个数，既保留下来的特征值的个数，当参数为“mle”时，将自动选取特征个数。
copy:bool类型，默认为True，表示在运行原始数据时，是否将原始数据复制一份，True为原始数据不变。
Whiten:默认为False，使每个特征具有相同的方差。
fit(x,y=None)
表示数据X是用来训练的数据
fit_transform(x)
表示用X来作为训练PCA的模型，同时返回降维后的数据，newX = fit_transform(x),newX是降维后的数据
inverse_tracnsform()
表示将降维后的数据返回到原始数据，X = pca.inverse_transform(newX)
transform(x)
将数据C转换成降维后的数据
2、KNN算法
步骤：
1.计算测试数据与各个训练样本数据之间的距离，距离有两种计算方法,分别是欧式距离和曼哈顿距离
2.按照距离的递增关系进行排序
3.选取距离最近的前K个点
4.确定前K个点的所在类别的出现频率
5.返回前K个点中，出现频率最高的类别作为测试数据的预测类型
样本属性：是在前K个最相似的样本中大多数属于的那一类
KNN算法的时间复杂度是:O(D*N),D是特征维度，N是样本个数