【摘 要】
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KNN算法用于手写数字识别的时候,需要将待识别的手写数字图像（测试集）与一些已知的手写数字图像（训练集）联合在一起求向量之间的最短距离,才能判断待识别数字图像的分类.设计了一
【机 构】
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成都大学模式识别与智能信息处理四川省高校重点实验室,成都大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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四川省科技厅软件科学研究计划(2017ZR0198);四川省科技厅应用基础计划(2016JY0255)资助项目
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KNN算法用于手写数字识别的时候,需要将待识别的手写数字图像（测试集）与一些已知的手写数字图像（训练集）联合在一起求向量之间的最短距离,才能判断待识别数字图像的分类.设计了一种将测试集图像中的数据与尺寸转换为与训练集图像完全相似的转换算法,并在此基础上,将测试集和训练集都转换成有相同列数量的一维向量,进而求出向量之间的距离,并通过编写Python程序对该算法进行了验证.测试结果表明,该方法对手写数字图像的正确识别率能够达到95%以上.
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