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• Normalisierung des MNIST Datensatz vor dem Einlesen zur Optimierung des Algorithmus

import numpy as np
import scipy.io
mat=scipy.io.loadmat('/home/mensch/scikit_learn_data/mldata/mnist-original.mat')
 
 
data=mat['data']
label=mat['label']
for i in range(data.shape[1]):
	data[:,i]= data[:,i]/np.linalg.norm(data[:,i])
scipy.io.savemat('/home/mensch/scikit_learn_data/mldata/mnist-original-norm.mat', mdict={'data':data, 'label':label})
#ist iwie komplett anders als die norm der Originialen datei

• Ausgabe der Genauigkeit des k-nearest-Neighbor-Algorithmus
• Präsentation des jetzigen Standes