1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....和提出的算法，等提出的方法都推动了数字识别的进步发展，但也有很多地方需要更多的完善，例如在流形学习中对于不连续的流形降维问题原始数据本征维数的估计噪声的分析等目前都还未能很好的解决。手写体包含许多无法预测的变化，灵活性太高，他人的字体我们有时尚且无法识别，因此我们不能要求系统做到百分之百的准确率，只能在通常情况下做到更高的识别效果。当然，我们的最理想目标就是实现高速度低误识的效果。本文的主要内容第章简单阐述了手写数字聚类技术研究的现状及意义。第二章主要介绍流形学习的基本原理优点和主要应用。第三章介绍聚类的主要方法第四章介绍基于的手写体数字的聚类研究及改进之处，通过实验进行分析第五章总结本文的研究方法，指出基于流形学习算法数字聚类存在的不足之处，并对以后的研究进行展望......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....开始我收集了大量的手写体数字，为实合成数据数据类型转换计算样本点间的距离设定参数降维画图显示聚类基于的手写体数字聚类研究验做准备，下面是其中的些手写数字图片图提取的手写数字样本本章详细介绍实验过程，通过不同方法对比介绍基于技术的降维以及技术的降维，并进行仿真实验，实验中对比不同维数和近邻参数的差别，得出手写数字聚类正确率最优的方法。降维实验介绍降维实验仿真实验平台采用软件，提取了个数据组，每个数据组有个数据，降维函数的调用格式为其中，是近邻参数，第组实验中我把近邻参数设为，选项可以通过语句将维数设置为维。这里实验名称代表我采用的是降维方法，每个数据组的大小为，实验的结果通过绘图显示出来如下图基于的手写体数字聚类研究从图中可以看得出来，数据的聚类效果是显而易见的，不同颜色代表不同的数据，不同颜色分布在不同的位置，层次分明，偶见个别颜色较分散......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....数据量越大聚类效果就越好，正确率就越高。同时横向对比，率，率，这个结果同每组个数据的结果走向是相同的，降维聚类结果和维数呈负相关关系，随着维数增加正确率下降。目前为止我们可以通过增加数据量和降低维数来最大化提升聚类正确率。结果数据分析我把得到的结果数据整理成了图表，下面是各种降维方法的率折线图表，通过图表可以更直观的看到我们实验所得出的结论。基于的手写体数字聚类研究表不同维数率数据量为不同维数率表不同近邻参数率数据量表中，在维的时候率为，在维的时候率为，平均每增加维，率就下降，由此可以推测当我们把维数增加到维的时候，正确率就可以达到以上了，但是维数增加就意味着处理的数据量变大，处理的时间也相应会变长，这是个矛盾的地方。相对于改变维数，改变降维的近邻参数实验效果就没那么理想，由下表就可以发现随着近邻参数增加，聚类的结果没有规律可循，时上时下不稳定......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....提高作业效率减轻人类工作量另外越来越多的触摸屏，手写设备出现在人们的日常生活中，这是手写数字识别的流行的见证。由于地域差异以及人与人的差异，我们很难写出电子终端设备中标准的印刷体字符，这就带来了识别不准确或者识别不出来的问题，如果这样的问题出现在重大工程中，将会给工程带来无法预测的损失。鉴于此，我选择了手写数字聚类这个研究题目，聚类和数字识别是同个方向的题目，采用聚类分析的方法来实现数字识别，准确率高又可以节省时间，这将会极大地方便我们的生活，提高作业效率。手写数字聚类的国内外发展和现状如今国内外学者在手写体数字方面的研究重点是脱机手写数字识别，有两个大方面的问题暂时还没解决，方面是识别的精度，精度意味着它能不能担当重任，像在金融这样需要高度安全的领域没有精度那就没有可谈的余地另方面是识别的速度，但速度和精度是相互矛盾的所以给研究者带来了难题......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....每组个数据，维数，整体上效果和第组实验效果差别不是很大。计算出来的率是，我们发现他聚类效果未升反降。原有的实验维数是维，接着我又把维数改成了和。基于的手写体数字聚类研究图图基于的手写体数字聚类研究图图接着还做了组改进近邻参数的实验，把分别取。表示近邻参数为，其他的含义同。图的效果直观，但具体的聚类效果还需要数据来反映，结合的率，为三维即的，的率为,率为，可以发现随着维数由维到维，率是递减的，维的率较维的下降了近。经过推测我认为应该是数据量太少的原因，得到的结果不具有代表性，接下来我把每组数据由增加到了，但是由于内存不足，我只取了组数据。如下图所示基于的手写体数字聚类研究图可以看得出来，聚类效果很明显改善了很多，在此为三维的情况下率仅为，也就是说正确率达到了。比在每组数据为的情况有了颠覆性的突破，我们可以初步得出结论......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....换到表面上来说就是同个数字识别准确率高而相同颜色比较分散的则说明聚类效果差，也就是说对于个随机样本数字到，其中的个数字，识别出来的数量远不到。由于是三维的图形，我们现在看到的角度标志都重叠，不便于分析，我们换个视角，可以从空间上观察数据的分布结构。图图从图中可以发现聚集在起的数据分布的也相对分散，占用的空间较大，不够紧密，初步估计实验结果不是很理想。为了让结果更有说服力，我计算了实验报基于的手写体数字聚类研究表中聚类的值，通过计算聚类后的数据占理论上应该的数据值百分比，得出聚类的平均率约为，这个率显然是不能满足生活需要的，几乎达到的率，严谨的说这个实验中用到的方法对现实生活毫无意义，没有任何利用价值，迫切需要改进。方法改进为了找出率高的症结，接下来我又做了几组不同的实验，对原有的实验方法改进了下，通过改变维数和近邻参数，对降维方法做个横向的对比......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....里面包含万个标注样本，我认为我国也急需建立个自己的数据库，个适合我国书写习惯的数字库作为我们国家的个国家标准域。手写设备的研究目前已有很大的进展，有很多产品已应用在生活中，鉴于阿拉伯数字是全球通用的字符，应用前景非常广阔，所以世界各国都投入了大量的人力和财力研究数字识别。当然，各个国家的书写习惯和文化氛围不同，还有国家发展实力的差异，带来的研究成果自然也是各有千秋。数字因其结构简单，不同数字的字形差异不明显使其识别正确率明显不如印刷体字符。在过去十多年的研究中各国研究者提出了多种识别方法，尤以国外的研究成果见长，提出的细化算法就让图像特征的提取和冗余信息的压缩技术都有了质的飞跃，本课题采用的流形学习近年来也得到越来越多的关注和重视，通过和现有的成熟技术相结合，在图像处理数字识别形态分析语音处理方面都取得了很好的成果......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....那么就无法获得样本的结构分布信息。在样本分布较密集的情况下，可以采用欧式空间去近似代替被分为无数个局部小样本的样本集。计算相邻两个样本之间的欧式距离，对于两个不相邻的样本，可中建立数据索引会耗费大量的时间，这个时候采用对向量进行降维处理，从维降维到维，就会大大提高索引效率。对于个矩阵，首先要求出样本矩阵的协方差矩阵，求出的特征向量,以及特征值，最后将数据映射到特征向量空间中，从而把数据的特征凸显出来，而数据的空间则压缩掉，达到降维的目的。聚类实验流程图数字聚类识别过程整个实验的流程是先采集数据，然后对采集到的数据进行预处理前加载到内存中然后合成数据并进行类型转换，计算出样本点之间的距离，设定降维参数后降维，这步为预处理最后提取特征值，根据每个样本点对应的特征，识别出特征最相近的样本，按类分组，每组就是个聚类。最后计算聚类结果的率。分析实验所得数据......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....简称流形学习，自从年在著名的科学杂志上被提出以来，已被广泛认可及应用，不论在理论还是应用上都具有重要的研究意义，因此成为了相关领域的研究热点。对于个从高维欧氏空间低维流形中均匀采样到的数据，恢复其低维流形结构即在高维空间中找到低维流形便是流形学习，同时求出对应的映射关系实现数据可视化,。流形学习是由事物的表象追求其内在本质的过程。流形学习方法有线性和非线性之分，是模式识别中的基本方法，非线性流形学习算法有等方法。而线性方法则是对非线性方法的线性化扩展，有，等方法。本文之所以采用流形学习方法是因为它可以解决些传统算法不能解决的问题，可以保留原有的数据拓扑结构，同时可以不受维数的限制。在本实验部分使用到的流形学习方法是。算法描述方法的全称是,可译为等容特征映射。下图示意了的基本思想。对于按照种复杂结构分布在高维空间的样本......”。