本文参考了https://blog.csdn.net/u012162613/article/details/41929171，然后总结一下自己的理解。主要从数据准备、数据分析、核心算法三个方面介绍。

数据准备

Kaggle官网中搜索Digit Recognizer，从‘Data’中下载csv文件：train.csv，test.csv，sample_submission.csv。

从github下载knn_benchmark.csv（官方给出的参考结果，可与自己训练的结果对比）https://github.com/clytwynec/digit_recognition/blob/master/data/knn_benchmark.csv

数据分析

训练集和测试集是包含0-9共10个手写数字的灰度图像，每张图的像素是28*28=784，每个像素有一个单一的像素值，像素值是0-255的整数。

train.csv

train.csv是训练样本集，大小42001*785，第一行是文字描述，所以实际的样本数据大小是42000*785。其中第一列的每一个数字是它对应行的label，可以将第一列单独取出来，得到42000*1的向量trainLabel，剩下的就是42000*784的特征向量集trainData。代码如下：

def loadTrainData():
    l=[]
    with open('train.csv') as file:   #open()返回了一个文件对象file
         lines=csv.reader(file)   #reader()返回reader()对象lines,lines是一个列表
         for line in lines:    #按行加入到l列表中
             l.append(line)    #42001*785
    l.remove(l[0])    #第一行是文字描述，删除第一行
    l=array(l)     #列表转换为数组
    label=l[:,0]    #取l中所有行的第0个数据
    data=l[:,1:]    #取l中所有行，第一列到最后一列的数据
    return nomalizing(toInt(data)),toInt(label)  #label 1*42000  data 42000*784

其中有两个函数需要说明一下，toInt()函数，是将字符串转换为整数，因为从csv文件读取出来的，是字符串类型的，而运算过程中需要整数类型的，因此需要转换。toInt()函数如下：

def toInt(array):   
    array=mat(array)  #用mat()转换为矩阵之后可以进行一些线性代数的操作
    m,n=shape(array)
    newArray=zeros((m,n))
    for i in range(m):
        for j in range(n):
                newArray[i,j]=int(array[i,j])
    return newArray

nomalizing()函数做的工作是归一化，因为train.csv里面提供的表示图像的数据是0～255的，为了简化运算，我们可以将其转化为二值图像，因此将所有非0的数字，即1～255都归一化为1。nomalizing()函数如下：

def nomalizing(array):
    m,n=shape(array)
    for i in range(m):
        for j in range(n):
            if array[i,j]!=0:
                array[i,j]=1
    return array

test.csv

test.csv里的数据大小是28001*784，第一行是文字描述，因此实际的测试数据样本是28000*784，与train.csv不同，没有label，28000*784即28000个测试样本，需要做的工作就是为这28000个测试样本找出正确的label。

knn_benchmark.csv

knn_benchmark.csv里的数据是28001*2，第一行是文字说明，可以去掉，第一列表示图片序号1～28000，第二列是图片对应的数字。

核心算法

采用KNN算法来分类。K最近邻分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。本文衡量样本间的距离使用的是欧式距离。核心代码：

def classify(inX, dataSet, labels, k):
    inX=mat(inX)   #inX是输入的单个样本
    dataSet=mat(dataSet)   #训练样本集
    labels=mat(labels)    #对应的标签向量
    dataSetSize = dataSet.shape[0]    #得出dataSet的行数，即样本个数              
    diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet   #tile(A,(m,n))将数组A作为元素构造m行n列的数组
    sqDiffMat = array(diffMat)**2
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)    #array.sum(axis=1)按行累加，axis=0为按列累加              
    distances = sqDistances**0.5
    sortedDistIndicies = distances.argsort()   #array.argsort()返回数组值从小到大的索引值         
    classCount={}                                                               
    for i in range(k):
        voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i],0]  
        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1   #get(key,x)从字典中获取key对应的value，没有key的话返回0
    sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)   #sorted()函数，按照第二个元素即次序逆向（reverse=True）排序
    return sortedClassCount[0][0]

简单说明一下，inX就是输入的单个样本，是一个特征向量。dataSet是训练样本，对应上面的trainData，labels对应trainLabel，k是knn算法选定的k，一般选择0～20之间的数字。这个函数将返回inX的label，即图片inX对应的数字。

对于测试集里28000个样本，调用28000次这个函数即可。

运行结果

以上使用了20000个训练样本进行训练，最后预测的错误率为3.5%。