俄亥俄州立 算法講義(非常詳細) http://web.cse.ohio-state.edu/~sun.397/courses/au2018/FPM-basic-osu-1114.pdf minhash性質 任意k個元素中有一個是排列Pi下 ...
原始鏈接 http: www.jiahenglu.net NSFC LSH.html LSH Location Sensitive Hash ,即位置敏感哈希函數。與一般哈希函數不同的是位置敏感性,也就是散列前的類似點經過哈希之后,也可以在一定程度上類似,而且具有一定的概率保證。 形式化定義: 對於隨意q,p屬於S,若從集合S到U的函數族H h ,h ...hn 對距離函數D , ,如歐式距離 ...
2015-01-29 21:23 0 4082 推薦指數:
俄亥俄州立 算法講義(非常詳細) http://web.cse.ohio-state.edu/~sun.397/courses/au2018/FPM-basic-osu-1114.pdf minhash性質 任意k個元素中有一個是排列Pi下 ...
馬克·吐溫曾經說過,所謂經典小說,就是指很多人希望讀過,但很少人真正花時間去讀的小說。這種說法同樣適用於“經典”的計算機書籍。 最近一直在看LSH,不過由於matlab基礎比較差,一直沒搞懂。最近看的論文里幾乎都是用simHash來實現LSH,從而進行ANN。 有空看看基於滑動窗口 ...
最開始仿真和精度測試,基於 matlab 完成的。 Demo_MakeTable.m (生成 Hash 表) %======================================= ...
給定N個集合,從中找到相似的集合對,如何實現呢?直觀的方法是比較任意兩個集合。那么可以十分精確的找到每一對相似的集合,但是時間復雜度是O(n2)。此外,假如,N個集合中只有少數幾對集合相似,絕大多數集合都不相似,該方法在兩兩比較過程中“浪費了計算時間”。所以,如果能找到一種算法,將大體上相 ...
一.算法實現 基於p-stable分布,並以‘哈希技術分類’中的分層法為使用方法,就產生了E2LSH算法。 E2LSH中的哈希函數定義如下: 其中,v為d維原始數據,a為隨機變量,由正態分布產生; w為寬度值,因為a∙v+b得到的是一個實數 ...
1. 引言 - 近似近鄰搜索被提出所在的時代背景和挑戰 0x1:從NN(Neighbor Search)說起 ANN的前身技術是NN(Neighbor Search),簡單地說,最近鄰檢索就是根據 ...
1. 基本思想 局部敏感(Locality Senstitive):即空間中距離較近的點映射后發生沖突的概率高,空間中距離較遠的點映射后發生沖突的概率低。 局部敏感哈希的基本思想類似於一種空間域轉換思想,LSH算法基於一個假設,如果兩個文本在原有的數據空間是相似的,那么分別經過哈希函數轉換以后 ...
在K-Means聚類算法原理中,我們講到了K-Means和Mini Batch K-Means的聚類原理。這里我們再來看看另外一種常見的聚類算法BIRCH。BIRCH算法比較適合於數據量大,類別數K也比較多的情況。它運行速度很快,只需要單遍掃描數據集就能進行聚類,當然需要用到一些技巧,下面 ...