Opencv将多维特征向量利用K-means算法聚类void cvKMeans2( const CvArr* samples,int cluster_count,CvArr* labels,CvTermCriteria termcrit );里面的samples存储要聚类特征向量,每个特征向量有n维(n=128).我的理解是:一个
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/17 01:46:02
Opencv将多维特征向量利用K-means算法聚类void cvKMeans2( const CvArr* samples,int cluster_count,CvArr* labels,CvTermCriteria termcrit );里面的samples存储要聚类特征向量,每个特征向量有n维(n=128).我的理解是:一个
Opencv将多维特征向量利用K-means算法聚类
void cvKMeans2( const CvArr* samples,int cluster_count,CvArr* labels,CvTermCriteria termcrit );里面的samples存储要聚类特征向量,每个特征向量有n维(n=128).我的理解是:一个特征向量为一个样本点,构建的samples矩阵为:[sample_count(特征向量数即样本数)行,1].怎么构建啊?还是理解出错了.
Opencv将多维特征向量利用K-means算法聚类void cvKMeans2( const CvArr* samples,int cluster_count,CvArr* labels,CvTermCriteria termcrit );里面的samples存储要聚类特征向量,每个特征向量有n维(n=128).我的理解是:一个
你的理解没有错,确实是一个样本一行,
CvMat* sample = cvCreateMat( sample_dimension, 1, CV_32FC2 );
或者使用 Mat sample;
sample.create(...);
Opencv将多维特征向量利用K-means算法聚类void cvKMeans2( const CvArr* samples,int cluster_count,CvArr* labels,CvTermCriteria termcrit );里面的samples存储要聚类特征向量,每个特征向量有n维(n=128).我的理解是:一个
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