《表手写字母分类准确率与最近邻个数K的关系》

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《基于KNN算法的手写字母识别》

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图2显示了KNN算法的手写字母识别结果，叫做混淆矩阵，其中第i列第j行的数值表示英文字母表中第i个字母被分成第j个字母的数量。例如第16列第6行的数值38表示数据集中有38个字母P被分类到字母F，其原因可能是P与F有很多相似的特征，手写字符比较相像导致错分较多。其余现象（如第9列第10行的数值29表示数据集中有29个字母I被分类到字母J）的原因与之类似。总体来看，只要数据集中样本比例比较均衡，K值选取合理，KNN算法就能达到较高的精度。