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ss16:handschrifterkennung
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ss16:handschrifterkennung [2016/09/22 19:22] victorbremer |
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| Zur Handschrifterkennung haben wir uns verschiedene Methoden zur Zuordnung im hochdimensionalen Raum angeguckt. Am einfachsten zu verstehen und zu programmieren fanden wir den k-nearest-Neighbor-Algorithmus (knN). Daher haben wir diesen [[knnself|programmiert]]. \\ | Zur Handschrifterkennung haben wir uns verschiedene Methoden zur Zuordnung im hochdimensionalen Raum angeguckt. Am einfachsten zu verstehen und zu programmieren fanden wir den k-nearest-Neighbor-Algorithmus (knN). Daher haben wir diesen [[knnself|programmiert]]. \\ | ||
| Weil es schneller ist benutzen wir den Algorithmus aus der sklearn-Bibliothek. \\ | Weil es schneller ist benutzen wir den Algorithmus aus der sklearn-Bibliothek. \\ | ||
| - | Beim knN-Algorithmus werden die Bilder in einen Vektor geschrieben. Dann wird der Abstand zwischen dem Vektor und den Vektoren der Proben berechnet. Aus den k-Vektoren die den geringsten Abstand haben wird eine Mehrheitsentscheidung über die Zugehörigkeit gebildet. Daher ist es wichtig wie groß das k gewählt wird. Bei zu kleinem k wird ein Ausreißer einen zu großen Einfluss haben und bei einem zu großem k werden zu viele irrelevanten berücksichtigt. | + | Beim knN-Algorithmus werden die Bilder in einen Vektor geschrieben. Dann wird der Abstand zwischen dem Vektor und den Vektoren der Proben berechnet. Aus den k-Vektoren die den geringsten Abstand haben wird eine Mehrheitsentscheidung über die Zugehörigkeit gebildet. Daher ist es wichtig wie groß das k gewählt wird. Bei zu kleinem k wird ein Ausreißer einen zu großen Einfluss haben und bei einem zu großem k werden zu viele irrelevanten berücksichtigt. \\ |
| + | Nach unserem Test ([[knnktest|Code mit Graph der Trefferquote]]) haben wir uns für k=8 entschieden. | ||
ss16/handschrifterkennung.1474564959.txt.gz · Zuletzt geändert: 2016/09/22 19:22 von victorbremer
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