我有75 张手写符号图像，从中提取了 7 个 Hu 矩和实体特征。如何找到它们之间的相似之处来训练分类器并预测值？我认为 SVM 是一个不错的选择，但是我没有目标向量（我该放什么？我不知道符号的差异，我可以说有三个标签，例如“圆圈”、“三角形” ”或“正方形”）。
聚类分析更合适吗？如果是，最好的方法是什么？我scikit-learn在python中使用模块。
识别手写的考古标志
信息处理
图像处理
计算机视觉
分类
ocr
2022-02-12 12:29:03
1个回答
很难理解您要做什么。这些迹象是什么？您发布的那个看起来像一个轮子。有没有可以命名的有意义的类别？如果是这样，那么这是一个监督学习（分类）问题，应该使用 SVM 等分类算法。
如果没有明确的标签，但您想将外观相似的标志组合在一起，那么这是一个无监督学习问题，您应该使用聚类算法。
根据您的描述，这听起来更像是一个聚类问题。
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