【摘 要】
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在图像处理,机器学习,计算机视觉等许多领域,k近邻查找一直有着广泛的应用,它是很多算法中最基础,也是最耗时的部分。随着科技的发展,大量高维数据的产生,在高维空间下快速查
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在图像处理,机器学习,计算机视觉等许多领域,k近邻查找一直有着广泛的应用,它是很多算法中最基础,也是最耗时的部分。随着科技的发展,大量高维数据的产生,在高维空间下快速查找近似k近邻越来越成为科研工作者关注的焦点。许多传统的快速k近邻算法遇到高维空间时,由于高维数据的稀疏性,容易遭遇“维数灾难”。本文首先简单介绍了一下国内外在快速近似近邻查找方面的现状和研究方向;其次,阐述了k近邻的相关理论,详细介绍了以KD树和层次聚类树为代表的树形结构方向的近邻查找。然后,重点介绍了Set Compression Tree(SCT)算法和Best Bin First(BBF)算法,比较了一下他们各自的优势和不足。在此基础上,结合SCT和BBF各自的优点,本文提出了一种新的算法,称之为SCT-BBF。最后分别在MNIST数据集和SIFT1M数据集上比较了SCT-BBF算法和同类型算法的效果。本文的创新点如下:SCT-BBF利用PCA降维至低维空间,由训练集产生相关SCT的参数,建树速度快;利用BBF算法查找,能以较大概率在极短的时间内找到近似k近邻;最后再次回到高维空间,进行优化搜索,提高近似k近邻的准确率。本算法能在一定程度上克服高维数据带来的“维数危机”,而且总体速度快,准确率也高,是一种有效可行的算法。
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