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

(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)。


(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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// 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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import numpy as np

tensor = np.zeros((1, 2, 3, 4), dtype=np.float32)

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