如何在支持向量机的类中检索最相似的图像？
如何在支持向量机的类中检索最相似的图像？
提问于 2013-02-21 10:32:20
当我在scikit学习的SVM中预测属于图像的类时
...
print "Predicting on 1 sample"
print "Input features:"
fv = [0.16666666666628771, 5.169878828456423e-26, 2.584939414228212e-22, 1.0, 1.0000000000027285]
print fv
print "Predicted class index:"
print clf.predict([fv])输出：
Predicted class index:
[5]我怎样才能在它的类中得到它最相似的5张图片呢？
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2013-02-21 15:48:33
我不认为你可以从支持向量机得到样本之间的相似性度量，只能得到样本到用于分类的超平面的距离。
您可以使用scipy.spatial.distance.pdist方法计算图像的特征向量之间的欧几里德距离。与目标图像距离最短的5个图像可以被认为是最相似的。我希望这能有所帮助。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/14993608
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