摘要：
K Nearest Neighbors这个算法首先贮藏所有的训练样本，然后通过分析（包括选举，计算加权和等方式）一个新样本周围K个最近邻以给出该样本的相应值。这种方法有时候被称作“基于样本的学习”，即为了预测，我们对于给定的输入搜索最近的已知其相应的特征向量。class CvKNearest : public CvStatModel //继承自ML库中的统计模型基类{public:CvKNearest();//无参构造函数virtual ~CvKNearest(); //虚函数定义CvKNearest( const CvMat* _train_data, const CvMat* _respo 阅读全文
摘要：
右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。knn的思想比较简单，从训练样本中找出K个与其最相近的样本，然后看这k个样本中哪个类别的样本多，则待判定的值（或说抽样）就属于这个类别。公式表示为：1，对所有的样本求距离 ，然后选出K个最近的2，从这k个样本中找出含有样本最多的所属类别：缺点：1，k值需要预先设定，而不能自适应。2当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K个邻居 阅读全文
摘要：
Opencv中cvCopy（）和cvCloneImage（）的区别：1 cvCopy的原型是：void cvCopy( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL );在使用这个函数之前，你必须用cvCreateImage（）一类的函数先开一段内存，然后传递给dst。cvCopy会把src中的数据复制到dst的内存中。2 cvCloneImage的原型是：IplImage* cvCloneImage( const IplImage* image );在使用函数之前，不用开辟内存。该函数会自己开一段内存，然后复制好image里面的数据 阅读全文