【ITK统计】第一期 分类器
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前言
本文分享ITK中的分类器及其使用情况,希望对各位小伙伴有所帮助!
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在统计分类中,每个对象由一个d特征(一个度量向量)表示,分类的目的变成了在一个d维特征空间寻找紧密和稀疏区域。这样的区域通过已知或能够被训练的决定规则定义。一个分类的最简单结构由评判规则和多成员函数组成;每一个成员函数表示一个类。如下图所示
1.1 基于K平均值堆积的k-d目录
接口:itk::Statistics::SampleClassifierFilter
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