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摘要:
文章通过全面分析KNN在机器学习分类器中的应用原理和步骤,采用高效的python语言设计了基于KNN算法的手写体数字识别.识别过程以常用的手写数字训练集和测试集作为数据处理的基本方法,实验分析则采用实际测试样本进行测试.研究表明,该算法实现过程简单,但准确识别率和执行效率并不高.
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文献信息
篇名 手写体数字的K-最近邻法识别研究
来源期刊 无线互联科技 学科
关键词 KNN 手写数字 算法
年,卷(期) 2018,(20) 所属期刊栏目 实验研究
研究方向 页码范围 110-111
页数 2页 分类号
字数 1173字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-6944.2018.20.049
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄金海 桂林电子科技大学信息科技学院 8 10 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
KNN
手写数字
算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
无线互联科技
半月刊
1672-6944
32-1675/TN
16开
江苏省南京市
2004
chi
出版文献量(篇)
18145
总下载数(次)
78
总被引数(次)
27320
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