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。美国已经建立了适合自己国人书写习惯的数字数据库，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，基于的手写体数字聚类研究和同事以及三人基于和算法在数字识别方向的研究贡献，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。基于的手写体数字聚类研究第二章流形学习的基本原理流形学习基本原理流形学习方法，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，如果我们直接计算样本点与样本点之间的欧式距离，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错误率。分析实验所得数据，提出改进方法。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错误率。分析实验所得数据，提出改进方法。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类研究第二章流形学习的基本原理流形学习基本原理流形学习方法，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。基于的手写体数字聚的识别效果。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向的研究贡献，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，基于的手写体数字聚类研究和同事以及三人基于和算法在数字识别方方法，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，各个国家的速度和精度是相互矛盾的所以给研究者带来了难题。美国已经建立了适合自己国人书写习惯的数字数据库，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在。当下网购盛行，如果能自动识别订单上的邮编，将会改变传统的人工分拣作业，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。由于地域差异以基于的手写体数字聚类研究第章绪论手写数字聚类的目的和意义手写数字聚类属于模式识别学科，是科研的重点对象且应用广泛，在现实生活中模式识别的应用更是无处不在基于的手写体数字聚类研究第章绪论手写数字聚类的目的和意义手写数字聚类属于模式识别学科，是科研的重点对象且应用广泛，在现实生活中模式识别的应用更是无处不在。当下网购盛行，如果能自动识别订单上的邮编，将会改变传统的人工分拣作业，提高作业效率减轻人类工登记表”回收并记录。为积累知识或追溯历史，具有保留价值的作废文件，应加盖“作废”印章，并隔离存放，施工和工作现场不得保留。无保留价值的作废文件，由办公室回收后统销毁。文件的管理文件经批准发放后，办公