【摘 要】
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运用多维尺度和层次聚类技术,对D.M.Levine数字混淆实验的数据进行再分析,进一步挖掘数字混淆矩阵隐含的信息,旨在分析数字识别的影响因素.结果显示,在2-D空间和聚类分析中都
【基金项目】
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国家社会科学基金教育类国家青年资助课题(CBA120104)
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运用多维尺度和层次聚类技术,对D.M.Levine数字混淆实验的数据进行再分析,进一步挖掘数字混淆矩阵隐含的信息,旨在分析数字识别的影响因素.结果显示,在2-D空间和聚类分析中都可以将数字分为四类.结论：（1）影响数字识别的视知觉特征维度包括：曲线与折角、封闭性与开放性;（2）在快速呈现数字的情况下,数字书写动作的断续与连续性特征影响数字识别.
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