svm - サポート ベクター マシンのクラス内で最も類似した画像を取得するにはどうすればよいですか?

Question

scikit LearnでSVMの画像に属するクラスを予測すると

...
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])

出力：

Predicted class index:
[5]

クラス内で最も類似した5つの画像を取得するにはどうすればよいですか?

Answer 1

SVMからのサンプル間の類似度を取得できるとは思いません。サンプルから分類に使用される超平面までの距離のみです。

scipy.spatial.distance.pdistメソッドを使用して、画像の特徴ベクトル間のユークリッド距離を計算できます。ターゲット イメージまでの距離が最も短い 5 つのイメージが、最も類似していると見なすことができます。それが役立つことを願っています。