計算機視覺學習12：圖像內容分類(KNN算法和稠密SIFT(Dense-SIFT)以及手勢識別）

KNN算法(K近鄰算法） 一、KNN算法概述 kNN算法的核心思想是如果一個樣本在特徵空間中的k個最相鄰的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別，並具有這個類別上樣本的特性。該方法在確定分類決策上只依據最鄰近的一個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。 二、KNN算法介紹 最簡單最初級的分類器是將全部的訓練數據所對應的類別都記錄下來，當測試對象的屬性和某個訓練對象的屬性完全匹配

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