本文介绍了局部敏感哈希（LSH）算法，一种用于大规模数据集的近似最近邻搜索方法。LSH通过随机哈希函数将相似数据映射到相同哈希桶，以实现高效搜索。通过调整哈希桶和函数数量，可在准确性和效率间找到平衡。
近似相似性搜索是一种旨在快速找到最接近给定查询的相似项的算法。在大规模数据集上执行准确的最近邻搜索可能非常耗时，因此近似相似性搜索成为了处理大规模数据的重要工具。本文将介绍一种常用的近似最近邻算法——局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing，LSH）算法，并提供相应的源代码示例。
LSH算法是一种基于随机哈希函数的技术，它通过将相似的数据映射到相同的哈希桶中来实现近似相似性搜索。LSH算法的基本思想是将数据集划分为多个哈希桶，使得相似的数据项有较高的概率被映射到同一个桶内。
下面是一个使用LSH算法进行近似最近邻搜索的示例代码：
import numpy as np
class LSH:
def __init__(self, num_buckets
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