优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。适用数据范围：数值型和标称型。收集数据：可以用任何方法。准备数据：距离计算所需要的数据，最好是结构化的数据格式。分析数据：可以使用任何方法。训练算法：不适用于k-近邻算法。测试算法：计算错误率。使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结果，然后运行k-近邻算法判定输入数据分别属于哪个分类，最后应用对计算出的分类执行

在大型图像数据库上，CBIR（Content-Based Image Retrieval，基于内容的图像检索）技术用于检索在视觉上具相似性的图像。这样返回的图像可以是颜色相似、纹理相似、图像中的物体或场景相似；对于高层查询，比如寻找相似的物体，将查询图像与数据库中所有的图像进行完全比较（比如用特征匹配）往往是不可行的。在数据库很大的情况下，这样的查询方式会耗费过多时间。研究者成功地引入文本挖掘技术

基于梯度的搜索时使用最为广泛的参数寻优方法，梯度下降法是沿着负梯度方向搜索最优解，因为负梯度方向是函数在当前点的方向导数最小的方向，方向导数是函数沿着某个方向的变化率，它与函数的梯度和该方向的单位向量的点积相等，当两个向量的夹角为180度时，点积最小，也就是说，当单位向量与梯度的反方向一致时，方向导数最小。Elman网络是最常用的递归神经网络之一，如下所示，它的结构与多层前馈网络很相似，但隐层神经

在大型图像数据库上，CBIR（Content-Based Image Retrieval，基于内容的图像检索）技术用于检索在视觉上具相似性的图像。这样返回的图像可以是颜色相似、纹理相似、图像中的物体或场景相似；对于高层查询，比如寻找相似的物体，将查询图像与数据库中所有的图像进行完全比较（比如用特征匹配）往往是不可行的。在数据库很大的情况下，这样的查询方式会耗费过多时间。研究者成功地引入文本挖掘技术

多视图几何时利用在不同视点所拍摄图像间的关系，来研究照相机之间或者特征之间关系的一门科学。多视图几何中最重要的内容是双视图几何。如果有一个场景的两个视图以及视图中的对应图像点，那么根据照相机的空间相对位置关系、照相机的性质以及三维场景点的位置，可以得到对这些图像点的一些几何关系约束。通过外极几何来描述这些几何关系。