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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