摘要
手写数字识别作为光学字符识别领域的重要分支，在票据处理、邮政分拣、文档数字化等方面发挥着至关重要的作用。
近年来，机器学习技术的快速发展为手写数字识别提供了新的思路和方法。
聚类算法作为一种无监督学习方法，能够自动将具有相似特征的数据样本进行分组，在手写数字识别领域展现出良好的应用潜力。
本文首先介绍了手写数字识别的研究背景及意义，并对聚类算法的概念、分类以及国内外研究现状进行了概述。
其次，详细阐述了几种常见的聚类算法原理，包括K-Means聚类算法、层次聚类算法以及DBSCAN聚类算法，并分析了各自的优缺点和适用场景。
在此基础上，探讨了如何构建基于聚类算法的手写数字识别模型，包括图像预处理、特征提取、聚类模型选择与参数优化以及识别结果评估指标等关键步骤。
最后，对全文进行了总结，并展望了基于聚类算法的手写数字识别方法的未来研究方向。
关键词：手写数字识别；聚类算法；K-Means；层次聚类；DBSCAN
#1.1手写数字识别
手写数字识别（HandwrittenDigitRecognition，HDR）是指将图像中的手写数字识别为计算机可处理的数字形式的技术。
作为光学字符识别（OpticalCharacterRecognition，OCR）领域的一个重要分支，手写数字识别在票据处理、邮政分拣、文档数字化等方面具有广泛的应用。
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