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本章中，主要介绍一些模式识别的基础概念。
在模式识别中，对元素进行分类之前，我们需要采集样本进行训练。本章的实例中，训练了3个类，每一个类采集了100个样本。
对于训练，需要创建两个矩阵，一个是用于存储样本数据的矩阵，一个用于与数据对应的类的标号：
Int train_sample_count=300;//总共300个样本
CvRNG rng_state = cvRNG（-1）;
CvMat* trainData =cvCreateMat（train_sample_count，2，CV_32FC1）;//存储样本数据
CvMat* trainClasses = cvCreateMat（train_sample_count， 1， CV_32FC1 ）;//存储类的标号
矩阵trainData是一个有train_sample_count行，2列，该矩阵中的每一行代表一个样本，每一个样本是用一个2维的横向量来表示。矩阵trainClasses有train_sample_count行，1列，
其行数是与trainData相同，trainClasses是与trainData一一对应的，假设trainData中的第一行的样本数据是属于第3类的，那么，trainClasses中第一行的那个值就是3.
在我们的例子中，trainClasses中的前100的样本数据时第一个类的，第100到第200行的样本数据第2类的，最后100行样本数据时第3类的。
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