BOWBag of words，词袋模型代码实现

SIFT等局部特征的词袋模型实现。包括K-means聚类，直方图特征的形成，以及KNN分类。

#include “Feature.h“

Feature::Feature（）
: datas（0）
{
}

Feature::Feature（int dim int category int Id）
: datas（dim0）
{
	this->category = category;
	this->Id = Id;
}

Feature::Feature（const Feature& feature）
: datas（feature.datas）
{
	this->category = feature.category;
	this->Id = feature.Id;
}

double Feature::getValueAt（int index）
{
	return this->datas[index];
}

void Feature::updateValue（int pos double value）
{
	this->datas[pos]= value;
}

void Feature::addValue（double value）
{
	this->datas.push_back（value）;
}

int Feature::getCategory（）
{
	return this->category;
}

int Feature::getId（）
{
	return this->Id;
}

int Feature::getDim（）
{
	return this->datas.size（）;
}

double Feature::calculateDistance（const Feature& feature int DistanceType）
{
	if （datas.size（） != feature.datas.size（））
	{
		return 10000;
	}
	double distance = 0;
	int featureDim = datas.size（）;
	for （int i = 0; i < featureDim; i++）
	{
		distance += pow（fabs（datas[i] - feature.datas[i]） DistanceType）;
	}
	distance = pow（distance 1. / DistanceType）;
	return distance;
}

istream& operator>>（istream& is Feature& feature）
{
	int featureDim = feature.datas.size（）;
	for （int i = 0; i < featureDim; i++）
	{
		is >> feature.datas[i];
	}

	if （featureDim != 0）
	{
		is >> feature.category;
	}

	return is;
}

Feature& Feature::operator=（const Feature& feature）
{
	this->datas = feature.datas;
	this->category = feature.category;

	return *this;
}

Feature& Feature::operator+=（const Feature& feature）
{
	int featureDim = this->datas.size（）;
	if （featureDim != feature.datas.size（））//特征值不同，不进行加法
	{
		return *this;
	}

	for （int i = 0; i < featureDim; i++）
	{
		this->datas[i] += feature.datas[i];
	}
	this->category = -1;//结果的特征类别不确定
	return *this;
}

Feature& Feature::operator-=（const Feature& feature）
{
	int featureDim = this->datas.size（）;
	if （featureDim != feature.datas.size（））//若特征维数不同，不能进行减法
	{
		return *this;
	}

	for （int i = 0; i < featureDim; i++）
	{
		this->datas[i] -= feature.datas[i];
	}
	this->category = -1;//结果的特征类别不确定
	return *this;
}

Feature& Feature::operator*= （const Feature& feature）
{
	int featureDim = this->datas.size（）;
	if （featureDim != feature.datas.size（））//若特征维数不同，不能进行乘法
	{
		return *this;
	}

	for （int i = 0; i < featureDim; i++）
	{
		this->datas[i] *= feature.datas[i];
	}
	this->category = -1;//结果的特征类别不确定
	return *this;
}

Feature& Feature::operator/= （double scale）
{
	if （scale == 0）
	{
		return *this;//倍数为0不进行除法
	}
	int featureDim = this->datas.size（）;
	for （int i = 0; i < featureDim; i++）
	{
		this->datas[i] /= scale;
	}
	this->category = -1;//结果的特征类别不确定
	return *this;
}

Feature Feature::operator+（const Feature& feature）
{
	return Feature（*this） += feature;
}

Feature Feature::operator-（const Feature& feature）
{
	return Feature（*this） -= feature;
}

Feature Feature::operator*（const Feature& feature）

 属性            大小     日期    时间   名称
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