1.这是机器学习中knn算法的一个概念，没有找到中文资料，那么可以看这个：
https://stats.stackexchange.com/questions/142323/cumulative-match-score
2.同时我读的论文中也有对其的解释：
3.这是一篇人脸识别的论文，人脸一共C=200个，那么knn最后会有个p*200的矩阵，p是想要知道的人脸，也就是测试，probe，探针，这些说法都可以。矩阵行是对于probe人脸1，200个人脸都会对她有个距离，越近越说明匹配可能性大。那么第一列就是最可能的人脸，第二列是稍微远一些的人脸。我取前五列，如果正确的人脸在前五列，那就说明匹配上了。好现在到了关键性的cumulative match score ,对于p个探针人脸，前五列中能够匹配的比例。
那么，我们要是要随后的结果，可定只能看第一列，不能给用户五个人脸，说，这是你这张图片可能匹配的人，你自己看着办吧。所以这个方法的主要作用是对比实验。看看改变这个参数，我的曲线有没有高一点，抖一点。或者是看看我这个算法对于表情有没有稳定性，表情变化，曲线相差大不大这样。
此论文引用自：Zhihong Pan, Glenn E. Healey, Manish Prasad, Bruce J.Tromberg
Hyperspectral face recognition for homeland security
