上篇文章简要介绍了k-近邻算法的算法原理以及一个简单的例子，今天再向大家介绍一个简单的应用，因为使用的原理大体差不多，就没有没有过多的解释。
为了具有说明性，把手写数字的图像转换为txt文件，如下图所示（三个图分别为5、6、8）：
要使用k-近邻算法，需要有足够的样本数据和测试数据，我放到了两个文件夹里（trainingDigits和testDigits），可以在这里（http://pan.baidu.com/s/1i3osO7N）下载使用
这里，每个数字有32X32个0或1，可以认为是一个维度为1024的点，也就是对这种点运用kNN算法，这里只附上手写数字的测试函数代码，代码和总需要的其他函数都在上一篇文章中，另外，需要注意的是因为要获取文件类列表，需要在文件中的头部再加上from os import listdir
1 def handwritingClassTest(): 2 hwLabels = [] 3 trainingFileList = listdir('trainingDigits') 4 m = len(trainingFileList) 5 trainingMat = zeros((m, 1024)) 6 for i in range(m): 7 fileNameStr = trainingFileList[i] 8 fileStr = fileNameStr.split('.')[0] 9 classNumStr = int(fileStr.split('_')[0]) 10 hwLabels.append(classNumStr) 11 trainingMat[i, :] = img2vector('trainingDigits/%s' % fileNameStr ) 12 testFileList = listdir('testDigits') 13 errorCount = 0.0 14 mTest = len(testFileList) 15 for i in range(mTest): 16 fileNameStr = testFileList[i] 17 fileStr = fileNameStr.split('.')[0] 18 classNumStr = int(fileStr.split('_')[0]) 19 vectorUnderTest = img2vector('testDigits/%s' % fileNameStr) 20 classifierResult = classify0(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3) 21 print "the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, classNumStr) 22 if(classifierResult != classNumStr): errorCount += 1.0 23 print " the total number of errors is: %d" % errorCount 24 print " the total error rate is: %f" % (errorCount / float(mTest))
测试结果如下图：
