8 个二维矢量,前四个属于一个类别,后四个属于另外一个类别:wl:x; =(4,-2)T,x2=(3,-1)T,x; =(3,-3)T,xa =(3,-2)Tw2:x5 =(3,0)T,x6=(3,-4)T,X7=(1,-2),x:=(0,-1)T(1)请用最近邻分类方法判别=(0,0)的类别属性。(2)画出最近邻法分类界面 (3)采用单模板匹配的方法判别的类别属性,并画出相应的分类界面
时间: 2023-05-26 08:02:27 浏览: 49
(1) 根据最近邻分类方法,我们需要找到离(0,0)最近的矢量进行判断。计算距离可得:d(x1,(0,0))=sqrt(20), d(x2,(0,0))=sqrt(10), d(x3,(0,0))=sqrt(18), d(x4,(0,0))=2, d(x5,(0,0))=3, d(x6,(0,0))=4, d(x7,(0,0))=sqrt(5), d(x8,(0,0))=sqrt(2)。因此,最近的矢量为x8,属于后四个类别,因此(0,0)的类别属性为后四个类别。
(2) 最近邻法分类界面如下图所示,其中蓝色部分表示前四个类别区域,红色部分表示后四个类别区域,黑色点为待分类的样本点(0,0)。
![img](https://cdn.luogu.com.cn/upload/image_hosting/fk89crqn.png)
(3) 采用单模板匹配的方法,我们需要找到与待分类的样本点最相似的训练样本。计算可以得到与(0,0)最相似的训练样本是x8,因此判断(0,0)属于后四个类别。分类界面同上。
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```c++
// 定义四维数组的大小
int size[] = { height, width, channels, frames };
// 创建四维数组
cv::Mat four_dim_mat(4, size, CV_8UC3, cv::Scalar(0));
```
其中,`height`表示数组的高度,`width`表示数组的宽度,`channels`表示数组的通道数,`frames`表示数组的帧数。`CV_8UC3`表示每个像素由3个8位无符号整数组成,可以根据需要进行修改。`cv::Scalar(0)`表示初始化所有像素为0。
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```python
import numpy as np
# 创建一个四维数组
a = np.random.rand(2, 3, 4, 5)
# 将第二维移动到第四维
b = np.transpose(a, (0, 1, 3, 2))
# 输出结果
print(b.shape)
# (2, 3, 5, 4)
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个形状为 `(2, 3, 4, 5)` 的四维数组 `a`。然后,我们使用 `transpose()` 函数将第二维移动到了第四维上,得到了一个形状为 `(2, 3, 5, 4)` 的新数组 `b`。
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