kmeans特征提取

代码说明：

应用背景利用kmeans进行聚类后，一般就结束了。但是有些论文提出，其实kmeans聚类完成后得到聚类中心，根据样本离聚类中心的距离构建特征。将这个特征用于物体分类。物体识别的效果都比不逊色其他复杂的特征。因此kmeans特征提取值得研究。关键技术kmeans聚类的时候关于k的取值是一个关键的调参问题。kmeans聚类完成后，可以有两种特征提取的方法，一种是硬分配方法，一种是三角分配方法。两种方法对比，三角分配法得到的特征更加鲁棒。在用于物体识别或者物体分类的应用中有着不逊色的结果。