基于支持向量机的图片分类程序

对图片的分类主要包含以下四个步骤：1.用尺度不变特征转换（SIFT）算法来提取训练集中图片的特征值。2.用K-means算法将这些特征值聚成n类。这n类中的每一类就相当于是图片的单词，所有的n个类别构成词汇表。3.对训练集中的图片构造词汇表，就是将图片中的特征值归到不同的类中，然后统计每一类的特征值的频率。4.用支持向量机（SVM）训练一个多类分类器，将每张图片的词汇表作为特征向量。对于未知类别的图片，计算它的词汇表，使用训练的SVM分类器进行分类。