假设我从两个样本中使用某些方法提取了两个特征向量，我想比较这两个特征向量以预测它们是否来自同一类别或不同类别。我可以使用SVM来达到这个目的吗？据我所知，SVM用于接受一个输入（现在我有两个），并预测它是否属于一个特定的类别。我不知道如何用它来测量相似性。

我已经测试了像余弦距离或欧几里得距离这样的简单方法，但性能很差。所以我想尝试一些学习方法，比如SVM、神经网络或者其他你有建议的方法。谢谢！

回答：

是的，可以——你描述的是一个新的分类问题。你的输入现在只是之前的两倍大（将两个特征向量连接在一起），类别标签是“相同”和“不同”。

例如：你的特征向量可能是[a, b]和[x, y]，分别来自两个不同的输入，现在你有一个特征向量[a, b, x, y]。请注意，你可能还需要训练像[x, y, a, b]这样的对，因为无论哪种方式都应该产生正确的分类。

你还可以考虑不同的方法来制作你的特征，有许多选择。还有其他方式来表述这个问题。