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汕头大学海洋科学接受调剂
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jiangboit

新虫 (小有名气)

[求助] 除欧式距离以外,找最近邻两向量的方法 已有2人参与

请教各位虫友,在此先感谢大家了。
我做超分中的邻域嵌入,我把一副测试图像分成小块,然后把小块拉成一个列向量,然后和已知训练集中的这些列向量算欧氏距离,再找训练集中距离最近的几块。除了这样用欧式距离算最近邻的,还有什么好方法吗。
请大神们不吝赐教
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thepowerofnow
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wake_up

木虫 (著名写手)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★
感谢参与,应助指数 +1
jiangboit: 金币+5 2017-06-14 11:23:35
问题描述的其实不是太清楚。  如果是空域相似度计算你的话,除了你这种简单的把小块拉成向量,
1. 做Euclidean Distance(或L0、L2,、L2、cosine、Manhattan、Chebyshev、Minkowski、Mahalanobis、Correlation,Mutual Information)。 这里互相关和互信息计算效果会好些。
2. 在小块上提取比如特征描述(SIFT、SURF、LBP、彩色图像可提取多颜色通道)。图像块大可以提取小波等特征描述
3。。。。。。。。。。。。。。。。。

方法很多,比简单的Euclidean效果好很多。
扫地扫地扫心地,心地不扫空扫地,人人都把心地扫,世上无处不净地.
3楼2017-06-11 15:16:24
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easezh

木虫 (著名写手)

这种一般看最终处理效果,你是发现欧式效果不好吗?
如果不好可以试试上述其他人说的各种距离定义,只不过做相关性或相似性度量时,值越大表示越“近”,欧式以及曼哈顿这类是值越大越远。如在matlab环境下这些距离度量应该都可直接调用。
规范化一下数据可能有些对量纲敏感的距离度量效果会好些。

发自小木虫IOS客户端
4楼2017-06-12 12:43:14
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普通回帖

yuanmd

至尊木虫 (知名作家)

衔头义定自

【答案】应助回帖

感谢参与,应助指数 +1
计算相似性的方法有很多啊,比如街区距离,cosine,皮尔逊相关。。。都可以试试

发自小木虫Android客户端
梦想总是要有的,万一实现了呢?
2楼2017-06-10 17:55:55
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jiangboit

新虫 (小有名气)

引用回帖:
4楼: Originally posted by easezh at 2017-06-12 14:43:14
这种一般看最终处理效果,你是发现欧式效果不好吗?
如果不好可以试试上述其他人说的各种距离定义,只不过做相关性或相似性度量时,值越大表示越“近”,欧式以及曼哈顿这类是值越大越远。如在matlab环境下这些距离 ...

太感谢了,我好好研究下
thepowerofnow
5楼2017-06-14 11:23:53
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jiangboit

新虫 (小有名气)

引用回帖:
3楼: Originally posted by wake_up at 2017-06-11 17:16:24
问题描述的其实不是太清楚。  如果是空域相似度计算你的话,除了你这种简单的把小块拉成向量,
1. 做Euclidean Distance(或L0、L2,、L2、cosine、Manhattan、Chebyshev、Minkowski、Mahalanobis、Correlation,Mu ...

谢谢,我按您说的仔细研究下
thepowerofnow
6楼2017-06-14 11:24:11
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jiangboit

新虫 (小有名气)

引用回帖:
2楼: Originally posted by yuanmd at 2017-06-10 19:55:55
计算相似性的方法有很多啊,比如街区距离,cosine,皮尔逊相关。。。都可以试试

谢谢,谢谢
thepowerofnow
7楼2017-06-14 11:24:20
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萧文浪

新虫 (正式写手)

lcs距离,最长公共子序列

发自小木虫Android客户端
8楼2017-06-15 17:13:44
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jiangboit

新虫 (小有名气)

引用回帖:
8楼: Originally posted by 萧文浪 at 2017-06-15 19:13:44
lcs距离,最长公共子序列

谢谢
thepowerofnow
9楼2017-06-17 12:12:17
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10楼2017-06-22 17:24:47
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