整个数据集的数据量为4.2W，利用KNN算法可以直接进行分类，但是如果利用Kmeans算法的话，无法直接处理这么大的数据量，在求取新的聚类点时会出现nan值情况，影响整个算法的运行。在这一点上，KNN更胜一筹。而Kmeans算法在求的聚类点之后，每次预测过程中就不会再对大量训练数据进行运算，这就是的预测是更加简便，...
np.random.seed(42) 3. 获取mnist数据集,并将数据集标签 由字符型转换为整数型 1np.random.seed(42)2mnist = fetch_openml("mnist_784", version = 1, as_frame=False)3X, y = mnist['data'], mnist['target']4y = y.astype(np.uint8) 4. 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, ...
基于K210的MNIST手写数字识别硬件平台 采用Maixduino开发板 在sipeed官方有售软件平台 使用MaixPy环境进行单片机的编程 官方资源可在这里下载 链接: [link]http://cn.dl.sipeed.com/MAIX/. 安装方法在这里先不进行赘述开发平台 操作系统:macOS系统 模型训练:tensorf
整个数据集的数据量为4.2W,利用KNN算法可以直接进行分类,但是如果利用Kmeans算法的话,无法直接处理这么大的数据量,在求取新的聚类点时会出现nan值情况,影响整个算法的运行。在这一点上,KNN更胜一筹。而Kmeans算法在求的聚类点之后,每次预测过程中就不会再对大量训练数据进行运算,这就是的预测是更加简便,而KNN在...
Kmeans算法发展状况 K-means算法(Lloyod,1982)是简单而又有效的统计聚类算法,使机器能够将具有相同属性的样本归置到一块儿。与分类不同,对于一个分类器,通常需要告诉它“这个样本被分成哪些类”这样一些标签,在最理想情况下,一个分类器会从所得到的训练集中进行“学习”,我们将这种提供训练的过程称为“监督学习”...
Kmeans算法发展状况 K-means算法(Lloyod,1982)是简单而又有效的统计聚类算法,使机器能够将具有相同属性的样本归置到一块儿。与分类不同,对于一个分类器,通常需要告诉它“这个样本被分成哪些类”这样一些标签,在最理想情况下,一个分类器会从所得到的训练集中进行“学习”,我们将这种提供训练的过程称为“监督学习”...