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1、为了确定分类，需要定义特征。

2、这里定义两个特征，一个是运动员“挥手”的动作，另一个是运动员“踢脚”的动作。

3、K近邻算法的本质是将指定对象根据已知特征值分类。

4、之前，脱机手写识别的用途是把手写字符用字符阅读器自动输入计算机，常用于信函分拣、银行支票识别和统计报表处理以及手写文稿的自动输入。

5、上述例子是最简单的根据单个特征维度做的分类，在实际场景中，情况可能更复杂，有多个特征维度。

6、我们分别统计在某段特定时间内，视频中“挥手”和“踢脚”动如今，在脱机手写识别还可以应用于教育领域，在教育行业，不管是补习班的课后作业，还是小学、初中、高中的课后作业，课后的练习册的阅卷批改工作，一直是老师们的痛点，很多老师把作业收上来以后，每天要用大量的时间来批改作业，费时费力。

7、作的次数，发现如下规律：在乒乓球比赛的视频中，“挥手”的次数远多于“踢脚”的次数。

8、根据对一组视频的分析，得到如表20-1所示的数据。

9、为了方便观察，将上述数据绘制为散点图。

10、乒乓球比赛视频中的数据点聚集在x轴坐标为[3000, 5000], y轴坐标为[1,500]的区域。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。