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贝叶斯分类器是一种基于概率统计的常用分类器。本文在原有的贝叶斯分类的基础上进行了改进,提出了一种基于Dirichlet分布的贝叶斯分类模型,对手写数字字符进行识别的算法。该算法用模板法进行提取特征,这种方法更易操作,提取特征的效果也好。实验表明,用贝叶斯分类方法比传统的Fisher分类算法能更好地对手写数字字符进行分类识别,且在众多领域中有较大的应用价值。