K近邻OpenCV算法

Question

我使用的是OpenCV 2.4.12

predictedValues = knn.find_nearest(samples, k, results, neighborResponses, dists);

这一行基本上得到了knn的结果。现在我的问题是如何评估结果?有什么函数我可以使用吗?否则我需要比较predicted和results Mat吗？

文档

谢谢

Ps.Thanks到guneykayim，我需要添加一些和平的代码，以使我的问题更加明确。我有超过一个向量

Mat predicted = new Mat(results.rows(), 1, CvType.CV_32F);
float predictedValue;
for (int i = 0; i < testData.rows(); i++)
{
        final Mat samples = testData.row(i);
        //predicted.<Float>at(i,0) = knn.find_nearest(samples, k);
        predictedValue = knn.find_nearest(samples, k, results, neighborResponses, dists); //TODO: wie mat dists aufsetzen-10?
        predicted.put(i, 1, predictedValue);
}

Answer 1

你们分享的文件说：

如果只传递一个输入向量，则所有输出矩阵都是可选的，该方法将返回预测值。

因此，如果samples对象有多个向量，则结果将与results对象一起返回，而不需要predictedValues对象。但是，如果您的输入只是一个向量，那么您不需要results对象，您可以使用函数返回值，这在您的情况下是predictedValues。

P.S.函数只返回一个 float值，而不是多个值。