求助各位大神：目前在用朴素贝叶斯对有标签的图片进行识别分类，现在已经提取了图像的SIFT特征，想请问以下两个问题：
1.对于提取的SIFT特征，因为维度关系，采用kmeans聚类和采用PCA降维是不是都可以提升效率啊，所以采取其中一种手段就行吗？
2.关于朴素贝叶斯的模型，对于提取到的的SIFT特征，应当采用多项式还是伯努利比较好呢？
谢谢谢谢！
基于朴素贝叶斯和sift特征的图像分类（Python）
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关注不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:- 看下这篇博客，也许你就懂了，链接：图像特征检测—SIFT算法应用（Python）
如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 以帮助更多的人 ^-^本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏举报 分享
- 2018-03-06 02:38回答 4 已采纳 数据文件是什么格式？txt csv？？。。。
- 2021-12-25 13:29回答 1 已采纳 一般用到是朴素贝叶斯方法，朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立性假设的分类方法，详细可以参考：https://blog.csdn.net/weixin_44020827/article/det
- 2021-10-13 10:19回答 2 已采纳 jupyter 应该是命令行输入输出如果想在pycharm看到相应输出需添加print打印如:print(df.head()) 亦或者在pycharm中创建terminal来执行此py文件
- 2020-07-01 23:15chestnut栗子的博客 机器学习实现图像分类 SVM KNN 决策树 朴素贝叶斯 重要提示：本文仅仅靠调用python的sklearn中的模型包实现机器学习方法，不喜勿喷 代码主要参考并改进 ...depth_1-utm_sourc
- 2021-12-06 08:21回答 1 已采纳 高斯贝叶斯
- 2021-06-07 12:35回答 3 已采纳 解决了y =exp(-0.5*diag(x,dot(S,x.T)))少了一个括号
- 2021-12-25 18:04回答 1 已采纳 啊这，肯定正常啊，你训练都没有100%
- 2017-10-30 09:32john_bh的博客 转载请注明作者和出处：http://blog.csdn.net/john_bh/ 运行平台： Windows Python版本： Python3.6 IDE： Sublime text3 一 概述 二 基于贝叶斯决策理论的分类方法 ...三使用朴素贝叶斯进行文档分类 1
- 2021-02-28 11:38回答 1 已采纳 numpy在其最新版本中已弃用numpy.testing.nosetester，问题及解决方案见： https://qastack.cn/programming/59474533/modulenot
- 2022-05-02 08:39回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/weixin_56516468/article/details/121419055https://www.csdn.net/tags/MtjakgxsNDk
- 2022-04-23 14:10回答 1 已采纳 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.mode
- 2019-05-18 11:48Eating Lee的博客 上一篇博客中，我们已经介绍了图像检索的原理与实现，这篇要介绍图像分类，什么是图像分类呢？图像分类就是输入一张图像，找到它属于哪一类。比如拍照识花，我们拍一张花的图像上传系统，然后系统就会告诉你这是什么...
- 2024-02-19 15:47使用如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）或朴素贝叶斯分类器，通过训练集进行训练。分类器将根据提取的特征对每个字符进行分类。有时，为了提高准确性，可能会采用多级分类策略，先识别字符类别（如数字还是字母），...
- 2024-09-15 22:15一只小小程序猿的博客 我们会用已经剪切好的数独单元格数据集来训练一个10类的分类器2文件sudoku_images.zip中有两个文件夹“ocr data”和“sudokus”， 后 者 包 含 了 不 同 条 件 下 的数独图像集 ，我们稍后讲解。SVM是一类强大的分类...
- 2022-08-24 09:55海鸥丸拉面的博客 在分类算法中，最简单且用的最多的一种方法之一就是KNN(K-Nearset Neighbor，K邻近分类法)，这种算法把要分类的对象（例如一个特征向量）与训练集中已知类标记的所有对象进行对比，并由k近邻对指派到哪个类进行投票...
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10月31日
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