假设，如果存在长度为n的特征向量，则在累积合并到k个区间时，特征向量长度现在变为nxk。怎么可以做到这一点？有什么帮助吗？
我在论文的第8页第VII节中第一次遇到了这个累积分箱概念：Learning Human Activities and Object Affordances from RGB-D Videos
我已经就这篇文章的作者联系过，但尚未收到他们的回复。
这种技术什么时候有用？这种技术还有其他应用吗？
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至于如何将特征组合成矩阵，这很简单
M = numpy.vstack（（f1，f2，...，fk））
至于为什么需要累积分箱。这是因为他们共有十个班级（颈部，躯干，左肩，左肘，左掌，右 肩膀，右肘和右手掌） 所以每个bin对应一个类 希望它可以提供帮助