简答题 最小距离分类器是什么？二维原型匹配和SIFT特征匹配是如何应用于最小距离分类中的？

【参考答案】

最小距离分类器是一种基于距离度量的模式分类方法，它通过计算模式向量之间的距离来进行分类。
二维原型匹配和SIFT 特征匹配是最小距离分类中常用的方法。二维原型匹配通过比较待分类样本与模板的距离来确定所属类别。SIFT 特征匹配则是将待分类样本的SIFT特征与训练样本的特征进行匹配，根据匹配结......

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