说明：KNN-KSR方法是一种不直接建立自变量与因变量间数学关系去预测因变量的方法。该方法基于以下两个假设：(1)在所选择的样本描述指标信息足够完备时，性质越相似的样本在同类指标间的空间分布越接近，否则其空间距离也越大；(2)如果两类指标间存在较大关联度，则样本分别在两类指标内的空间分布也具有较大相似性。...
说明：knn k近邻算法，可选择欧式距离或者曼哈顿距离
说明：基于模板匹配的书写数字0到9的识别，计算距离采用的是欧氏距离
说明： KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本的特征空间中最为临近（欧式距离进行判断）的K个点大都属于某一个类，那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。
说明：利用pca算法实现的人脸检测算法，首先生成训练图像的特征脸空间然后将训练图像投影到特征脸空间，再将检测图像投影到特征脸空间 比较检测图像与训练集图像之间在特征空间的欧式距离，距离最小的即为匹配图像。
说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，LZ复杂度反映的是一个时间序列中，高斯白噪声的生成程序，计算两个矩阵之间的欧氏距离，D-S证据理论数据融合，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况。
说明：通过背景差获取目标，提取车辆的不变矩，外加矩形度，圆形度，体态比等特征构成特征向量组，通过欧式距离识别出车辆。