最近邻搜索（Nearest Neighbor Search, NNS）技术详解

原创 于 2024-11-24 22:44:13 发布 · 3.1k 阅读 · 14 ·
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#计算机视觉 #人工智能 #深度学习 #语音识别 #学习

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1. 概念简介

最近邻搜索（NNS）是一种数据检索技术，其目标是在高维空间中找到与给定查询点最接近的点。这一问题广泛应用于诸如机器学习、推荐系统、图像处理、自然语言处理和生物信息学等领域。

  • 核心问题：在一个包含大量点的集合中，快速找到距离目标点最近的点或点集。
  • 距离度量：通常使用欧氏距离（ L 2 L_2 L2​ 距离）、余弦相似性（Cosine Similarity）、曼哈顿距离（ L 1 L_1 L
最低0.47元/天 解锁文章
k-NN最近邻算法(k-nearest neighbors algorithm)
wangprince2017
10-07 6226
本文是一篇k-NN学习笔记，内容如下： 一. k-NN简介 二. k-NN原理 三. 关于 k-NN的进一步讨论 3.1 K的大小怎么选择? 3.2 怎么计算最近“邻居”? 3.3 既然是监督学习，怎么训练？ 3.4 k-NN怎么用于回归？ 3.5 最后，为什么选择k-NN? 四. k-NN应用-提高约会对象匹配(python) 4.1 读文件，解析特征向量和类别标签 4.2 特征标准化 4.3 画散点图，观察特征 4.4 利用k-NN算法进行分类 ...
机器学习 KNN算法
wang_rui_j_ie的博客
03-07 2058
参考B站简博士 一、KNN基本概念 最近邻（k-Nearest Neighbors, KNN）算法是一种分类算法，该算法的思想是：一个样本与数据集中的k个样本最相似，如果这k个样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 二、距离度量 一般使用欧式距离来衡量两个实例点的相似性。 Lp距离： 欧式距离： 曼哈顿距离： 切比雪夫距离： 三、K值选择 如果选择较小的K值，训练误差会减小，但测试误差可能会增大，因为预测结果会对近邻的...
最近邻搜索算法
新缸中之脑
06-11 1511
本文是关于解决“最近邻问题”的，我们将学习如何使用暴力算法来解决问题，以及如何使用空间索引来创建更快的解决方案。
机器学习算法（二十五）：KD树详解及KD树最近邻算法
weixin_39910711的博客
03-06 4万+
目录 1 KD树 1.1什么是KD树 1.2KD树的构建 1.3 KD树的插入 1.4KD树的删除 1.5KD树的最近邻搜索算法 1.5.1举例：查询点（2.1,3.1） 1.5.2 举例：查询点（2，4.5） 2 kd树近邻搜索算法的改进：BBF算法 3 球树、M树、VP树、MVP树 3.1球树 3.2VP树与MVP树简介 特征点匹配和数据库查、图像检索本质上是同一个问题，都可以归结为一个通过距离函数在高维矢量之间进行相似性检索的问题，如何快速而准确...
最近邻搜索|Nearest neighbor search
uncle_ll的博客
01-13 8666
维基百科：https://en.wikipedia.org/wiki/Nearest_neighbor_search 觉得整理的挺好，翻译 最近邻搜索( NNS ) 作为**邻近搜索（proximity search）**的一种形式，是在给定集合中找到与给定点最接近（或最相似）的点的优化问题（optimization problem）。相似度通常用不相似函数表示：对象越不相似，函数值越大。 形式上，最近邻（NN）搜索问题定义如下：给定空间M中的一组点S和查询点q ∈ M，找到S 中与q的最近点。唐纳德·.
最近邻检索（Nearest Neighbor Search）的简单综述
lovego123的博客
03-28 2万+
相关背景 NN的简单含义 简单地说，最近邻检索就是根据数据的相似性，从数据库中寻找与目标数据最相似的项目，而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离，可以认为数据在空间中的距离越近，则数据之间的相似性越高。当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时，就是k最近邻检索（K-NN)。 最近邻检索的应用领域 在当今这个移动互联网时代，我们的日常生活每天都面临着海量数据地冲击，诸如像个人信息...
【AI知识点】近似最近邻搜索（ANN, Approximate Nearest Neighbor Search）
最新发布
AI完全体
10-03 4703
近似最近邻搜索（ANN） 是一种为了提升高维数据相似性搜索效率的技术，它在牺牲一定精度的前提下，大大提升了搜索速度。它被广泛应用于推荐系统、图像检索、文本相似性搜索等实际场景。常见的ANN算法包括局部敏感哈希（LSH）、图嵌入法（如HNSW）、矢量量化（VQ）等，它们通过不同的方式优化搜索过程，解决了高维数据中的“维度灾难”问题。
LSH_Memory:使用最近邻居搜索（NNS）和位置敏感哈希LSH的一键式学习
05-18
"LSH_Memory"项目正是为此目的而设计，它结合了最近邻搜索（Nearest Neighbor Search，NNS）和位置敏感哈希（Locality Sensitive Hashing，LSH）技术，旨在实现一键式学习过程。这一方法对于处理大规模高维数据，如...
OCaml实现VP树：空间索引与最近邻搜索技术
VP树是一种数据结构，用于在数据点集上进行有效的最近邻搜索（Nearest Neighbor Search，NNS）。它适用于任何可以定义距离函数的空间。通过创建一个树形结构，将数据点组织起来，使得对于每个节点的子树，所有内部点...
PQTable: 高效内存哈希表实现快速最近邻搜索算法
3. 最近邻居搜索（Nearest Neighbor Search，简称NNS）: 最近邻居搜索是模式识别、机器学习、数据挖掘等领域中常用的一种技术，目的是找到在某个度量空间内距离查询点最近的一个或多个点。PQTable的目的便是为了解决...
通过k个最近邻图进行快速近似最近邻搜索
03-07
近似最近邻搜索是一个基本问题，并且已经研究了几十年。 最近基于图的索引方法已经证明了它们的高效率，其主要思想是离线构造邻域图并从在线图的一些采样点开始执行贪婪搜索。 现有的大多数基于图的方法都集中于具有良好开发能力的精确k近邻（k-NN）图或具有良好勘探能力的多元图。 在本文中，我们提出了k多样性最近邻（k-DNN）图，它平衡了图的精度和多样性，从而同时具有良好的开发和勘探能力。 我们引入了一种高效的索引算法，用于构造k-DNN图，该算法的灵感来自于信息检索（IR）中的一种知名的多样化排序算法。 实验结果表明，我们的方法可以胜过最先进的精确图形方法和多种图形方法。
Kdtree-for-Nearest-Neighbour-Search:使用KD树在点云上执行最近邻居搜索
03-29
Kdtree for最近邻居搜索 使用KD树在点云上执行最近邻居搜索。 Main.cpp包括两个测试用例：一个带有bin点云文件，另一个带有自定义2D点云。 建造 g++ -o main main.cpp
Nearest Neighbor Search(数学题)
zxy160的博客
03-16 1065
链接：https://acm.bnu.edu.cn/v3/statments/52296.pdf 一个点到一个立方体的距离就是到各个边的最短距离#include<stdio.h> int main() { int x,y,z; int x1,y1,z1; int x2,y2,z2; scanf("%d%d%d",&x,&y,&z); scanf("%d%d%
近邻搜索算法浅析
SmartCodeTech的博客
08-03 1802
随着深度学习的发展和普及，很多非结构数据被表示为高维向量，并通过近邻搜索来查找，实现了多种场景的检索需求，如人脸识别、图片搜索、商品的推荐搜索等。另一方面随着互联网技术的发展及5G技术的普及，产生的数据呈爆发式增长，如何在海量数据中精准高效的完成搜索成为一个研究热点，各路前辈专家提出了不同的算法，今天我们就简单聊下当前比较常见的近邻搜索算法。...
KNN(k-nearest neighbor algorithm)--从原理到实现
DarkScope从这里开始
11-13 2万+
零.         本文所有代码实现均可以在 DML 找到，不介意的话请大家在github里给我点个Star 一.引入  K近邻算法作为数据挖掘十大经典算法之一，其算法思想可谓是intuitive，就是从训练集里找离预测点最近的K个样本来预测分类         因为算法思想简单，你可以用很多方法实现它，这时效率就是我们需要慎重考虑的事情，最简单的自然是求出测试样本和训练集所有点的距
最近邻查找算法kd-tree
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皮皮blog
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http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/52186307 海量数据最近邻查找的kd-tree简介         利用Octree，為封閉的3D空間建立一個資料結構來管理空間中的每個元素。如此我們可以在 O(log N) 的時間內對這3D空間進行搜尋。         3D空間可以用Octree，2D空間可以用Quadtree(四元樹，概...
SOJ2099 Search Nearest Neighbour
Strawberry fields forever
09-25 662
KD树水题，大家就不要看了= = #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include using namespace
最近邻搜索的若干种方法
认真的虎的博客
10-29 1521
文章目录最近邻搜索的若干种方法基于树的方法哈希方法矢量量化方法 最近邻搜索的若干种方法 参考文献[5][6]很好的总结了相似搜索的几类方法，这里简要总结几个核心点。可以将方法分为三大类： 基于树的方法 KD树是其下的经典算法。一般而言，在空间维度比较低时，KD树的查找性能还是比较高效的；但当空间维度较高时，该方法会退化为暴力枚举，性能较差，这时一般会采用下面的哈希方法或者矢量量化方法。 哈希方法 ...
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