【摘 要】
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介绍了一种基于机器学习的手写汉字识别方法。针对写汉字的特点，选择并提取了横竖笔划特征、用边特征、结构划分特征、分区特征点、黑点重量等作为分类特征。在分类策略中采取
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介绍了一种基于机器学习的手写汉字识别方法。针对写汉字的特点，选择并提取了横竖笔划特征、用边特征、结构划分特征、分区特征点、黑点重量等作为分类特征。在分类策略中采取了先粗分类后细分类的多级分类方法．并将决策树算法ID3成功地应用到分类策略中，在识别中利用决策树引导特征提取。减少了特征提取的数量，从而大大提高了识别速度。
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