摘要
从数据预处理、特征值的提取与选择,到分类器的设计等阶段对手写体数字0-9进行了分析与研究。提取不同的特征向量,用主成分分析技术(PCA)对特征向量进行处理,采用最小距离法、K(K=1, 3, 5)近邻法和反向传播(Back Propagation, BP)神经网络对10类手写体数字0-9进行分类,获得不同的分类结果及分类错误率。对获得的结果进行了分析比较,获得较为显著成效。
出处
《电脑编程技巧与维护》
2022年第8期134-136,共3页
Computer Programming Skills & Maintenance
