八点法是通过对应点来计算基础矩阵的算法。
该分类器是通过将各个特征的条件概率相乘得到一个类的总概率，然后选取概率最高的那个类构造出来的。
层次法(Hierarchicalmethods)：先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类
保持了 w=1, 不具有投影变换所具有的强大变形能力。仿射变换包含一个可逆矩阵 A和一个平移向量 t=[tx,ty]。
主要思想：相似的像素应该属于同一类
首先输入k的值，将数据集经过聚类得到k个分组
层次 K-means 是一种聚类方法，该方法递归地应用 K-means 进行聚类，创建一棵逐步提炼聚类簇的树。在此情形下，树的每一个节点都有 k 个子节点。实现层次 K-means 算法并应用到前面的字体图像上。