基于8x8矩阵的机器学习-Java

我正在尝试实现一个机器学习算法（例如k-nn），因为它代表了我的主类，它基本上将8×8像素矩阵构建到一个数组中，以供以后操作。（请参阅和。）就目前情况而言，我的阵列打印方式与此类似：

, Class Code: 7 DataSet:[0, 0, 3, 9, 15, 8, 0, 0, 0, 1, 15, 16, 16, 7, 0, 0, 0, 0, 5, 16, 16, 10, 4, 0, 0, 0, 3, 16, 16, 16, 9, 0, 0, 0, 0, 15, 14, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 13, 5, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 15, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 4, 13, 0, 0, 0, 0, 7]

现在，从我的出发点来看，我试图实现一个非常基本的kNN算法，作为构建的基础，但是我在操作输出的数据集时遇到了问题。我一直在阅读M.Mohri的《机器学习基础》，但没有任何帮助。用于构建数据的主要类：

import java.util.*;
import java.io.*;

public class Main {

    static class Data {

        int[] dataSet;
        int classCode;

        public Data(int[] dataSet, int label) {
            this.dataSet = dataSet;
            this.classCode = label;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return "Class Code: " + classCode + " DataSet:" + Arrays.toString(dataSet) + "\n";
        }

    }

    ArrayList<Data> dataSetList;
    int[][] dataArray = new int[2810][65];

    private void readFile(String csvFile) {
        int instances = 0;
        dataSetList = new ArrayList<>();
        try {
            Scanner scan = new Scanner(new BufferedReader(new FileReader(csvFile)));
            while (scan.hasNext()) {
                String line = scan.next();
                String[] extractedDataFromFile = line.split(",");
                for (int i = 0; i < extractedDataFromFile.length; i++) {
                    dataArray[instances][i] = Integer.parseInt(extractedDataFromFile[i]);
                }
                dataSetList.add(new Data(dataArray[instances], dataArray[instances][extractedDataFromFile.length - 1]));
                instances++;
            }
            System.out.println(dataSetList.toString());
        } catch (FileNotFoundException ex) {
            System.out.println(ex.getMessage());
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        Main main = new Main();
        main.readFile("dataset1.csv");
    }

}

import java.util.*；
导入java.io.*；
公共班机{
静态类数据{
int[]数据集；
int类代码；
公共数据（int[]数据集，int标签）{
this.dataSet=数据集；
this.classCode=标签；
}
@凌驾
公共字符串toString（）{
返回“类代码：”+classCode+“数据集：”+Arrays.toString（数据集）+“\n”；
}
}
ArrayList数据集列表；
int[]dataArray=newint[2810][65]；
私有void readFile（字符串csvFile）{
int实例=0；
dataSetList=newarraylist（）；
试一试{
扫描程序扫描=新扫描程序（新的BufferedReader（新的文件读取器（csvFile））；
while（scan.hasNext（））{
String line=scan.next（）；
字符串[]extractedDataFromFile=line.split（“，”）；
for（int i=0；i

这是我第一次尝试机器学习，所以对此的任何反馈或方法都将不胜感激

编辑//

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我将一个基本的kNN实现作为一个起点，看是否有人可以将我重定向到关于在类似数据集上实现的资料，或者使用我当前提供的代码的示例。如果我最初的帖子有点含糊，我向你道歉

你能详细回答一个具体问题吗？如果代码已经是正确的（从机器学习的角度来看），那么这可能属于代码审查。我正在研究一个基本的kNN实现，以确定是否有人可以将我重定向到关于在类似数据集上实现的材料，或者使用我当前提供的代码的示例。我不是故意含糊其辞的我道歉