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• Herunterladen des MNIST Datensatz mit 70.000 handgeschriebenen Ziffern
  

from sklearn.datasets import fetch_mldata
mnist = fetch_mldata('MNIST original')

• k-nearest-Neighbor-Algorithmus für einfache Vektoren geschrieben
  

import numpy as np
import math as m
import operator
 
def abstand(vektor1, vektor2):
	summe=0
	for i in range(len(vektor1)):
		summe+=(vektor1[i]-vektor2[i])**2
	abstand= m.sqrt(summe)
	return abstand
 
 
def nachbarn(untersuchen, vergleich, anzahl):
	abstaende=[]
	for i in range(len(vergleich)):
		abstaende.append((abstand(untersuchen, vergleich[i]),i))
	abstaende.sort(key=operator.itemgetter(0))
	print abstaende
	print "Untersuchtes Objekt gehoert zu: ", vergleich[abstaende[0][1]][len(untersuchen)]
 
 
test1=[(1,2,8,"a"),(3,4,5,"b"),(10,10,10,"c")]
test2=[3,5,0]
nachbarn(test2,test1,1)

• Einrichtung der tubcloud