切空间距离

最新推荐文章于 2025-07-14 15:31:04 发布

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#算法 #机器学习

切空间距离是用于克服欧几里得距离在处理图像变换时带来的问题，尤其在模式分类中。通过构建变换矩阵T，计算测试点与原型样本在切空间的最短距离，以消除平移、旋转等影响，提高分类器的鲁棒性。这种方法不适用于二值图，需要先进行平滑处理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

切空间距离

标签（空格分隔）：模式分类

在很多分类算法中，如果不加考虑地随意选择距离度量，会存在很多问题。例如，对于knn算法，如果不加考虑地使用了欧几里得距离即 $d = \sqrt{\sum|x_i - y_i|^2}$ ，那么在这个问题上可能给你带来毁灭性的结果。
$\qquad \qquad \qquad \qquad \qquad$ 欧几里得距离的失败.png-67.7kB
如上图所示，如果手写体5向右移动了3像素的距离，这样显然会给分类带来巨大的误差，

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