运用VC＋＋编程实现模式识别程序 对图形和文字进行统计模式识别。主要有Bayes分类器、Fisher分类器、非线性分类

VC实现的手写体识别程序。实现手写数字给出不同的分类器识别结果，可心采用模板匹配分类器（最邻近模板匹配法）识别， Bayes分类器识别（使用二值数据的Bayes方法,最小错误概率的Bayes方法，最小风险的Bayes方法)，线性函数分类法识别（Fisher算法，奖惩算法，增量校正算法，LMSE算法的识别），非线性分类法（势函数法）识别，神经网络分类法识别（包括神经网络训练，神经网络建立后输出权值，测试与比较，神经网络识别）。 运行完全正确，是学习VC实现不同分类识别方法的很好代码。

Fisher 和 Bayes分类器的比较，利用身高体重数据进行分类比较-Fisher and Bayes Classification