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本文結(jié)合核方法、局部線(xiàn)性嵌入(LLE)和支持向量機(jī)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法，提出了一
種集成手寫(xiě)字符維數(shù)約簡(jiǎn)、特征提取及識(shí)別方法。鑒于LLE 方法對(duì)其近鄰個(gè)數(shù)太過(guò)敏感,以及要求流形上的數(shù)據(jù)分布比較均勻，難以實(shí)現(xiàn)手寫(xiě)字符維數(shù)約簡(jiǎn)。本文提出的基于核局部線(xiàn)性嵌入方法(KLLE)，能夠選擇最優(yōu)的近鄰個(gè)數(shù)、構(gòu)造分布均勻流形，并克服了手寫(xiě)字符識(shí)別中由于書(shū)寫(xiě)習(xí)慣和風(fēng)格不同造成字符模式不穩(wěn)定的問(wèn)題。使用MINST 數(shù)據(jù)庫(kù)中的手寫(xiě)數(shù)字進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)并利用PCA、LLE 進(jìn)行維數(shù)約簡(jiǎn)比較，驗(yàn)證了KLLE 算法的有效性及優(yōu)勢(shì)。
種集成手寫(xiě)字符維數(shù)約簡(jiǎn)、特征提取及識(shí)別方法。鑒于LLE 方法對(duì)其近鄰個(gè)數(shù)太過(guò)敏感,以及要求流形上的數(shù)據(jù)分布比較均勻，難以實(shí)現(xiàn)手寫(xiě)字符維數(shù)約簡(jiǎn)。本文提出的基于核局部線(xiàn)性嵌入方法(KLLE)，能夠選擇最優(yōu)的近鄰個(gè)數(shù)、構(gòu)造分布均勻流形，并克服了手寫(xiě)字符識(shí)別中由于書(shū)寫(xiě)習(xí)慣和風(fēng)格不同造成字符模式不穩(wěn)定的問(wèn)題。使用MINST 數(shù)據(jù)庫(kù)中的手寫(xiě)數(shù)字進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)并利用PCA、LLE 進(jìn)行維數(shù)約簡(jiǎn)比較，驗(yàn)證了KLLE 算法的有效性及優(yōu)勢(shì)。
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