朴素贝叶斯和knn 图像分类

朴素贝叶斯和KNN是常见的图像分类算法。

朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法。在图像分类中，朴素贝叶斯假设图像的每个特征都是相互独立的，然后通过计算给定类别的先验概率和各个特征的条件概率，来判断图像属于哪个类别。其中，特征可以是图像的像素值、颜色直方图等。朴素贝叶斯方法简单快速，并且不需要大量的训练样本，适合处理大规模的图像分类问题。

KNN（k-近邻）是一种基于实例的分类算法。在图像分类中，KNN根据图像的特征向量来计算图像之间的相似度，然后通过选择最近邻的k个样本，根据这些邻居样本的标签来预测图像的类别。KNN方法简单易懂，没有训练过程，只需要存储训练集的特征向量和对应的类别，适合处理小规模的图像分类问题。但是KNN算法的计算复杂度较高，需要计算待分类图像和所有训练样本之间的距离，速度较慢。

综上所述，朴素贝叶斯和KNN都是常见的图像分类算法。朴素贝叶斯适用于大规模的图像分类问题，计算速度快；而KNN适用于小规模的图像分类问题，算法简单易懂。根据实际需求和数据集大小，可以选择合适的算法。