基于KNN-Dense sift的图像识别（手势识别）

K-近邻算法（KNN） 原理 最简单最初级的分类器是将所有的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性彻底匹配时，即可以对其进行分类。可是存在一些问题，如不可能全部测试对象都会找到与之彻底匹配的训练对象，其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配，致使一个训练对象被分到了多个类的问题，基于这些问题呢，就产生了KNN。 KNN是经过测量不一样特征值之间的距离进行分类。它

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