摘要:
1、抽取全部图像的surf特征(每个图像的特征行不固定,但是列是固定的70) 2、将图像分为两组,一组训练,一组测试 3、将训练图像全部合并为一个大矩阵,并将矩阵聚簇为30个特征。 4、将每一个图像代入聚簇函数,推测每一个图像属于若干个分组(若不够30个分组,后面补1) 5、每个图像就表示为30个特
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posted @ 2016-08-11 23:34
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摘要:
import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) a.shape Out[3]: (2, 2) b = np.array([[5, 6]]) b.shape Out[5]: (1, 2) np.concatenate((a, b)) Out[6]:
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posted @ 2016-08-11 23:00
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摘要:
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Aug 11 18:54:12 2016 @author: Administrator """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from skl
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posted @ 2016-08-11 20:51
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摘要:
Shuffle arrays or sparse matrices in a consistent way This is a convenience alias to resample(*arrays, replace=False) to do random permutations of the
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posted @ 2016-08-11 20:27
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