基本的なOCRを作成するために、最も一般的に使用される分類器は、K-nearest Neighbor（KNN）アルゴリズムです。KNNは、特徴空間でK-nearest Neighborsを見ることにより、クラスをオブジェクトに割り当てることで機能します。OCRの場合、画像の特徴（ピクセル値など）を使用して、最近隣人を決定します。

KNNは、簡単に実装でき、数値データと非数値データの両方で使用できるため、OCRに適しています。ただし、外れ値に敏感であり、データセットの多数派クラスに偏っているなど、いくつかの制限があります。

OCRは単一の分類器以上のものを必要とする複雑なタスクであることに注意することが重要です。通常、OCRシステムには、結果の精度を改善するために、画像の前処理、特徴抽出、ポスト処理などの複数のコンポーネントが含まれます。
For writing a basic OCR, the most commonly used classifier is the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm. KNN works by assigning a class to an object by looking at the k-nearest neighbors in the feature space. In the case of OCR, the features of the image (such as pixel values) would be used to determine the nearest neighbors.

KNN is a good choice for OCR because it is simple and easy to implement, and can be used with both numeric and non-numeric data. However, it does have some limitations, such as being sensitive to outliers and being biased towards the majority class in the dataset.

It's important to note that OCR is a complex task that requires more than just a single classifier. Typically, OCR systems involve multiple components such as image preprocessing, feature extraction, and post-processing to improve the accuracy of the results.