本教程旨在指导如何利用分类技术对数字数据集进行分类。这个练习是监督学习教程部分中的一个环节，可以在统计学习教程索引中找到它。在这个练习中，将使用KNN（K最近邻）和逻辑回归两种不同的分类方法来对数据集中的数字进行分类，并比较它们的性能。
在本练习中，使用了scikit-learn库中的数字数据集，并分别应用了KNN和逻辑回归算法。KNN算法的得分为0.961111，而逻辑回归算法的得分为0.933333。这些得分表明KNN算法在本数据集上的表现略优于逻辑回归算法。
本教程由scikit-learn开发者编写，并遵循BSD-3-Clause许可证。scikit-learn是一个流行的机器学习库，它提供了许多用于数据挖掘和数据分析的工具，包括分类、回归、聚类和降维等。
以下是使用KNN和逻辑回归对数字数据集进行分类的代码实现。首先，从scikit-learn库中导入了必要的模块，包括datasets、linear_model和neighbors。然后，加载了数字数据集，并将其分为训练集和测试集。接着，创建了KNN和逻辑回归分类器，并分别对训练集进行了训练。最后，计算了这两个分类器在测试集上的得分。
from sklearn import datasets, linear_model, neighbors
# 加载数字数据集
X_digits, y_digits = datasets.load_digits(return_X_y=True)
# 数据归一化
X_digits = X_digits / X_digits.max()
# 划分训练集和测试集
n_samples = len(X_digits)
X_train = X_digits[:int(0.9 * n_samples)]
y_train = y_digits[:int(0.9 * n_samples)]
X_test = X_digits[int(0.9 * n_samples):]
y_test = y_digits[int(0.9 * n_samples):]
# 创建KNN和逻辑回归分类器
knn = neighbors.KNeighborsClassifier()
logistic = linear_model.LogisticRegression(max_iter=1000)
# 训练分类器并计算得分
print("KNN score: %f" % knn.fit(X_train, y_train).score(X_test, y_test))
print("LogisticRegression score: %f" % logistic.fit(X_train, y_train).score(X_test, y_test))
整个脚本的运行时间非常短，仅为0.070秒。这表明使用scikit-learn库进行机器学习任务是非常高效的。
如果希望进一步探索本教程，可以下载相关的Jupyter笔记本、Python源代码或压缩包。这些资源将帮助更深入地理解数字分类练习的实现细节。
除了本教程之外，还可以查看其他一些相关的示例，例如使用PCA和逻辑回归的流水线、比较MLPClassifier的不同随机学习策略、比较有无邻域成分分析的最近邻方法，以及使用受限玻尔兹曼机特征进行数字分类等。这些示例将进一步扩展对机器学习领域的认识。