包含MINIST的数据集，以及直接将其转为label和image的代码。 。

手写字符由于书写风格和习惯的不同，造成字符模式的不稳定。针对这一问题，本文首先对字符图像进行图像预处理，统一字符笔画的粗细，改善局部特征，随后利用二维主分量分析法（2DPCA）直接对字符图像矩阵进行变换，抽取字符特征，建立字符的特征矩阵及重构模型，利用最邻近方法和重构误差法进行字符识别。最后通过美国国家邮政局MINIST手写数字库中进行识别实验，验证了算法的准确性和鲁棒性。