C++基于特征向量的KNN分类算法

C++基于特征向量的KNN分类算法的完整攻略可以分为以下几个步骤：

1. 数据预处理

首先，需要对训练数据进行预处理，将其转换为特征向量的形式。对于图像等多维数据，可以使用特征提取的方法，如SIFT、HOG等来获得其特征向量；对于其他数据，可以根据具体情况选择适当的方法将其转换为特征向量。

2. 计算距离

KNN算法是一种基于距离的分类算法，因此在使用KNN算法进行分类时，需要计算测试样本与训练样本之间的距离。一般使用欧几里得距离或曼哈顿距离来计算距离。

3. 选择K值

K值是KNN算法中的一个重要参数，它表示选择测试样本最近的K个训练样本进行投票的个数。一般通过交叉验证的方法，选择使得分类准确率最高的K值。

4. 进行分类

在计算完测试样本与训练样本之间的距离，并选择好K值后，就可以进行分类了。对于每个测试样本，选择与其最近的K个训练样本，统计它们所属的类别中出现最多的类别作为测试样本的类别。

下面是两个示例说明：

示例一：分类手写数字

假设有1000个手写数字图片数据，每个数字图片都对应着一个实际的数字。可以使用SIFT算法提取每个图片的特征向量，然后将其转化为可以用来计算距离的形式，比如L2范数。

对于测试集中的每一张图片，分别计算它与训练集中每个图片之间的距离，选择距离最近的K个训练集中的图片，并统计这K张图片中占比最大的数字。这个数字便是该测试图片所代表的数字。

示例二：分类花的种类

假设有200个花的图片数据，每个图片都属于三种不同的花中的一种。可以使用HOG算法提取每个图片的特征向量，然后将其转化为可以用来计算距离的形式，比如曼哈顿距离。

对于测试集中的每一张图片，分别计算它与训练集中每个图片之间的距离，选择距离最近的K个训练集中的图片，并统计这K张图片中占比最大的花的种类。这个花的种类便是该测试图片所代表的花的种类。

以上就是“C++基于特征向量的KNN分类算法”的完整攻略。