2. ( 最 ) 近傍点探索 ( Nearest Neighbor Search) とは いわゆる、特徴空間内での類似データ探索 二種類の問題が考えられる 定義 ℜ d 空間上の点集合 P が与えられた場合 最近傍点探索 クエリ点 q に対し、 p∈P で、 ||p-q|| を最小とする点 p を求める問題 r- 近傍点探索 クエリ点 q に対し、 p∈P で、 ||p-q||<r となる点 p を ( 存在するのならば ) 列挙する問題 3. 近傍点探索問題 近傍点探索アルゴリズムは、以下のようなタスクにおいて利用される インスタンスベース学習(k-近傍法) クラスタリング データセグメンテーション データベース検索 最短経路木探索(Minimum Spanning Tree) データ圧縮 類似データ検索 4. 近傍点探索アルゴリズム 最も単純なものは、クエリ点 q と、 p∈P の点全
LSH Algorithm and Implementation (E2LSH) Locality-Sensitive Hashing (LSH) is an algorithm for solving the approximate or exact Near Neighbor Search in high dimensional spaces. This webpage links to the newest LSH algorithms in Euclidean and Hamming spaces, as well as the E2LSH package, an implementation of an early practical LSH algorithm. Check out also the 2015--2016 FALCONN package, which is a
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