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長さnの特徴ベクトルが存在し、k個のビンに累積ビニングされると、特徴ベクトルの長さはここでnxkになります。どのように正確に行うことができますか？どんな助け？私は紙で8ページのセクションVIIの下で初めて、この累積ビニングコンセプトに遭遇してきたベクトル/特徴の累積ビニング
：Learning Human Activities and Object Affordances from RGB-D Videos
私はこれに関する論文の著者に連絡を取っているが、それらのいずれかの応答を受け取っていませんまだ。
このような手法はいつ便利ですか？この手法の他のアプリケーションはありますか？それは、累積ビニングが必要な理由については
M = numpy.vstack（（F1、F2、...、FK））
シンプルであるマトリックスに機能を組み合わせる方法については
私を助けることを願っていますそれらの理由から、同じ累積ビニングが（頸部、胴、右の肘と右の手のひらのいずれもない）オブジェクトのフィーチャで使用されていると考えています。このような高次元で収集されたフィーチャの希薄さを減らすのに累積ビニングが役立っている可能性があります。これは、この論文の理由である可能性があります。私はいつどこでこの方法が一般的に使用されているのか分かりません – praneeth