import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.datasets import make_classification
-------------------------- 1. 模拟手写汉字数据集（模拟"一到十、年月日"共13个汉字） --------------------------
说明：实际场景中可替换为真实手写汉字数据集（如HWDB1.0），这里用模拟数据保证代码可运行
特征数模拟手写汉字图像展平后的维度（28x28=784），样本数1300（每个汉字100个样本）
X, y = make_classification(
n_samples=1300, # 13个汉字 × 100个样本
n_features=784, # 模拟28x28手写汉字图像展平
n_informative=200,
n_redundant=0,
n_classes=13, # 13个目标汉字：一、二、三、四、五、六、七、八、九、十、年、月、日
random_state=42
)
划分训练集和测试集（7:3）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X, y, test_size=0.3, random_state=42, stratify=y
)
特征标准化（提升算法性能）
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
-------------------------- 2. 定义并训练多种识别算法 --------------------------
算法1：K近邻（KNN）
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train_scaled, y_train)
knn_pred = knn.predict(X_test_scaled)
knn_acc = accuracy_score(y_test, knn_pred)
算法2：支持向量机（SVM）
svm = SVC(kernel='rbf', random_state=42)
svm.fit(X_train_scaled, y_train)
svm_pred = svm.predict(X_test_scaled)
svm_acc = accuracy_score(y_test, svm_pred)
算法3：随机森林（Random Forest）
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train_scaled, y_train)
rf_pred = rf.predict(X_test_scaled)
rf_acc = accuracy_score(y_test, rf_pred)
-------------------------- 3. 结果可视化（柱状图） --------------------------
设置中文字体（避免乱码）
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题
准备绘图数据
algorithms = ['K近邻(KNN)', '支持向量机(SVM)', '随机森林(RF)']
accuracies = [knn_acc, svm_acc, rf_acc]
colors = ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c']
绘制柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
bars = plt.bar(algorithms, accuracies, color=colors, width=0.6)
添加数值标签
for bar in bars:
height = bar.get_height()
plt.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height + 0.01,
f'{height:.3f}', ha='center', va='bottom', fontsize=12)
设置图表样式
plt.title('不同算法手写汉字识别准确率对比（一到十、年月日）', fontsize=14)
plt.xlabel('识别算法', fontsize=12)
plt.ylabel('识别准确率', fontsize=12)
plt.ylim(0, 1.0) # 准确率范围0-1
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)
保存图片（可选）
plt.savefig('汉字识别算法对比.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()
打印详细结果
print("各算法识别准确率：")
print(f"K近邻(KNN)：{knn_acc:.3f}")
print(f"支持向量机(SVM)：{svm_acc:.3f}")
print(f"随机森林(RF)：{rf_acc:.3f}")