期刊文献+

基于KNN算法实现手写数字识别的探索 被引量:1

下载PDF
导出
摘要 KNN算法是将学习样本中距待预测样本中最近的k个样本作为判断依据,并根据其中大多数所属类别预测待预测样本属性的一种分类算法。本文描述了使用KNN算法初步实现了手写数字识别,分析了其固有的效率低、时空复杂度高等弊端,在实际测算中测得其准确率高于98.7%,并提供了一种的改进方案,使得KNN算法的时间效率得到了质的飞跃,但与此同时准确度有一定幅度降低。KNN算法及其优化为手写数字识别提供了一种新的解决方案。
作者 李安宇
机构地区 山东省北镇中学
出处 《通讯世界》 2020年第2期37-38,共2页 Telecom World
  • 相关文献

参考文献4

二级参考文献24

共引文献40

同被引文献10

引证文献1

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部