knn最近邻算法与数据集

1.将图像进行灰度处理转换成数值矩阵 2.给出数据集进行训练 3.knn算法实战

inall是整个数据集，可以将它切分成训练集和测试集，建议取少量测试集
我利用8_48进行测试，(它是我从inall里取出来的，已经从里面被删掉了)
同时修改一下knn里的参数

from PIL import Image
from numpy import *
import ossys

for num in range（10）:
    output_path = ‘C:/Users/Ayui/Desktop/clus_img/‘+str（num）+‘text‘   #文件夹创建
    os.mkdir（output_path）
    
    os.chdir（‘C:/Users/Ayui/Desktop/clus_img/‘+str（num）+‘/‘）  #选择文件夹
    file_list = os.listdir（）
    for indexeachfile in enumerate（file_list）:
        img = Image.open（eachfile）
        img_matrix = asarray（img）
        #type（img_matrix）
        #label=int（eachfile.split（“_“）[1].split（“.“）[0]）

        
        output_file =‘../‘+str（num）+‘text/‘+str（num）+‘_‘+str（index）+‘.txt‘  #选择文件夹
        with open（output_file‘w‘） as f:
            for i in range（90）:
                for j in range（47）: #图像有48和47的我们读到47
                    if img_matrix[i][j]<100:
                        f.wri

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2019-05-02 08:53  knn\
     文件         953  2019-05-02 08:41  knn\01特征.py
     文件        4410  2019-05-02 08:42  knn\8_48.txt
     目录           0  2019-05-02 08:49  knn\inall\
     文件        4410  2019-05-02 08:41  knn\inall\0_0.txt
     文件        4410  2019-05-02 08:41  knn\inall\0_1.txt
     文件        4410  2019-05-02 08:41  knn\inall\0_10.txt
     文件        4410  2019-05-02 08:41  knn\inall\0_100.txt
     文件        4410  2019-05-02 08:41  knn\inall\0_101.txt
     文件        4410  2019-05-02 08:41  knn\inall\0_102.txt
     文件        4410  2019-05-02 08:41  knn\inall\0_103.txt
     文件        4410  2019-05-02 08:41  knn\inall\0_104.txt
     文件        4410  2019-05-02 08:41  knn\inall\0_105.txt
     文件        4410  2019-05-02 08:41  knn\inall\0_106.txt
     文件        4410  2019-05-02 08:41  knn\inall\0_107.txt
     文件        4410  2019-05-02 08:41  knn\inall\0_108.txt
     文件        4410  2019-05-02 08:41  knn\inall\0_109.txt
     文件        4410  2019-05-02 08:41  knn\inall\0_11.txt
     文件        4410  2019-05-02 08:41  knn\inall\0_110.txt
     文件        4410  2019-05-02 08:41  knn\inall\0_111.txt
     文件        4410  2019-05-02 08:41  knn\inall\0_112.txt
     文件        4410  2019-05-02 08:41  knn\inall\0_113.txt
     文件        4410  2019-05-02 08:41  knn\inall\0_114.txt
     文件        4410  2019-05-02 08:41  knn\inall\0_115.txt
     文件        4410  2019-05-02 08:41  knn\inall\0_116.txt
     文件        4410  2019-05-02 08:41  knn\inall\0_117.txt
     文件        4410  2019-05-02 08:41  knn\inall\0_118.txt
     文件        4410  2019-05-02 08:41  knn\inall\0_119.txt
     文件        4410  2019-05-02 08:41  knn\inall\0_12.txt
     文件        4410  2019-05-02 08:41  knn\inall\0_120.txt
     文件        4410  2019-05-02 08:41  knn\inall\0_121.txt
............此处省略11995个文件信息