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目前我正在使用 OpenCV 的 KNN 实现对图像进行分类。它目前将图像正确分类为 P、S 或矩形。但是，如果我给它提供一张噪声图像，它会尝试将其分类为我之前所说的 3 种分类中的一种。要将其分类为噪声，我应该训练 KNN 将噪声归为“噪声”类别，还是可以使用某种准确度等级？

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方法是在 knn_nearest 函数中使用 dists 变量。它吐出你的向量和 K 个单位向量之间的距离，距离越远，它们与测试数据的共同点就越少。

于 2012-03-26T07:29:09.003 回答
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是的，但我不建议这样做。如果您有一个擅长区分橙子和苹果的分类器，则不应尝试使其识别“不是水果”。首先是因为您几乎可以向任何东西提供错误的输入，其次是因为它会降低其原始性能，第三是因为您需要noise有一个模式。怎么定义噪音？？

于 2012-03-26T04:07:35.077 回答