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假設，如果存在長度爲n的特徵向量，則累積分箱到k個分箱中，特徵向量長度現在變爲n×k。究竟該如何做？任何幫助？向量/特徵的累積分級
我在紙上遇到此累積合併概念首次第七節第8頁：Learning Human Activities and Object Affordances from RGB-D Videos
我接觸這方面的論文的作者，但沒有從他們那裏得到任何答覆然而。
何時可以使用這種技術？這種技術還有其他應用嗎？
A
回答
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至於如何結合的特徵爲一個矩陣很簡單
M = numpy.vstack（（F1，F2，...，FK））
至於爲什麼累積的分級是必要的。這是因爲他們在所有十個班級（頸，軀幹，左肩，左胳膊肘，左手掌，右 肩，右肘和右手掌） 所以每個區間對應於一類 希望它可以幫助
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我不要認爲10是因爲這一點，因爲在物體特徵（沒有頸部，軀幹，右手肘和右掌）中使用相同的累積分箱...它可以這是因爲累積分箱可能有助於減少以高維收集時特徵的稀疏性。這可能是本文的原因。我不確定這種方法通常會在何時何地使用 – praneeth