局部敏感哈希matlab代码解读

最新推荐文章于 2025-06-04 09:20:09 发布
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本文深入解析MATLAB中局部敏感哈希（LSH）算法的实现，包括入口函数lsh、参数查看lshstats和查找函数lshlookup。LSH通过哈希函数将高维数据映射到低维空间，降低搜索复杂度，适用于大规模数据的相似性搜索。文章介绍了算法原理，关键代码解释以及运行分析，展示了不同哈希函数数量对搜索效率和召回率的影响。

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很早就想写一篇关于LSH的文章，后来发现前辈们已经写好了，容我这里再推荐一下该文。
Locality Sensitive Hashing(LSH)之随机投影法
http://www.strongczq.com/2012/04/locality-sensitive-hashinglsh%E4%B9%8B%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%8A%95%E5%BD%B1%E6%B3%95.html

个人总结：这篇文章介绍了局部敏感哈希算法，局部敏感哈希是非监督的哈希算法。
算法的输入是实数域的特征向量，输出为一个binary vector。
利用哈希函数将数据点映射到不同的桶中是一种保形映射，使得数据点 i 和数据点 j 在原始空间的相似度 s 与映射后的在同一个桶的概率呈现正相关。之所以这么做，主要是避免exhausted search. 如果理想状态，每个桶中的元素数目大致相同，那么查询时的运算量将从原来的数据样本数目 m 个降低到 m/k 个，其中

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局部敏感哈希算法介绍
weixin_43336415的博客
12-08 5053
应用：从海量高维数据中查询与某个数据最相似的一个数据或数据集（用于人脸检索） 基本思想：基于原始数据空间中相邻的数据经过同一个映射变换之后，处于相邻区域的概率仍然较大的理念；人为的选取一些具有上述性质的函数来作为哈希函数，使得相邻的数据映射后处在哈希表的同一个位置，这样就可以轻松的找到与该数据相似的数据集了。即，通过选取的哈希函数的映射变换能够将原始的数据集划分为若干较小的子集，且每个子集中的元...
LSH 局部敏感哈希算法
01-15
LSH （Locality-sensitive-hashing）局部敏感哈希算法 matlab实现
局部敏感哈希 matlab,局部敏感哈希算法
weixin_42165712的博客
03-20 477
阅读目录基本思想局部敏感哈希LSH文档相似度计算局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing，LSH)算法是我在前一段时间找工作时接触到的一种衡量文本相似度的算法。局部敏感哈希是近似最近邻搜索算法中最流行的一种，它有坚实的理论依据并且在高维数据空间中表现优异。它的主要作用就是从海量的数据中挖掘出相似的数据，可以具体应用到文本相似度检测、网页搜索等领域。基本思想局部敏感哈希的基...
局部敏感哈希的深入探索与实践
最新发布
weixin_35592186的博客
06-04 823
局部敏感哈希（Local Sensitive Hashing，简称LSH）是一种用于大数据中近似最近邻搜索的算法技术。它能够在保留原始高维数据结构的同时，将其映射到低维空间。LSH的核心优势在于能够通过高效的哈希函数来减少在高维空间中进行最近邻搜索的计算量。哈希函数是计算机科学中一个核心概念，它通过特定的算法将输入（通常被称为“关键字”）转换成固定长度的输出，这个输出被称为“哈希值”或“哈希码”。好的哈希函数能够将数据均匀分布在哈希表中，从而减少哈希冲突，提高数据检索效率。
R语言实现︱局部敏感哈希算法（LSH）解决文本机械相似性的问题（一，基本原理）
素质云笔记
09-06 9630
私认为，文本的相似性可以分为两类：一类是机械相似性；一类是语义相似性。 机械相似性代表着，两个文本内容上的相关程度，比如“你好吗”和“你好”的相似性，纯粹代表着内容上字符是否完全共现，应用场景在：文章去重； 语义相似性代表着，两个文本语义上的相似程度，比如“苹果”和“公司”的相似性，本篇不做这一讨论，可参考笔者的另外一篇博客：  NLP︱句子级、词语级以及句子-词语之间相似性（相关名称：
【期外】 （一）关于LSH ：局部敏感哈希算法
weixin_30408309的博客
07-02 333
　　LSH是我同学的名字，平时我会亲切的称呼他为离骚，老师好，左移（leftshift），小骚骚之类的，最近他又多了一个新的外号：局部敏感哈希（Locallysensitivehashing)。 　　好了，废话不多说直接转入正题： 『写在前面』局部敏感哈希是一种NOIP禁用的算法（因为使用了随机数），若不感兴趣就无需往下看了。 『什么是LSH？』 　　LSH就是局部敏感哈希，...
局部敏感哈希算法的实现
PJYang的专栏
05-13 9673
近来由于工作需要，需要将字符串的相似度的计算速度进行提升。之前曾采用最长公共子序列、编辑距离等算法实现过，但总满足不了实时比较的性能及速度需求。前些天由同事推荐局部敏感哈希算法，便尝试了一把，结果发现速度还不错，本着记录与分享的精神，简单总结下实现的过程及思路。 【Shingle】 将待查询的字符串集进行映射，映射到一个集合里，如字符串“abcdeeeefg", 映射到集合”(a,b,c,d,
Matlab实现Kmeans量化与RPLSH局部敏感哈希代码分享
资源摘要信息: "本资源为基于MATLAB的采样和量化代码，涉及到了Kmeans量化和基于随机投影的局部敏感哈希（Random Projection Local-Sensitive Hashing，简称RPLSH）。该代码提供了RPLSH算法的实现，并通过一个基准...
深入了解MATLAB代码优化算法：代码优化算法指南，打造高效代码
MATLAB代码优化是提高代码性能和效率的关键技术。它涉及应用各种技术来减少执行时间、内存使用和代码复杂度。优化过程通常包括以下步骤： 1. **分析代码：**识别代码中耗时的部分和效率低下的区域。 2. **应用优化...
MATLAB实现的清晰SIFT算法源代码解析
一个“纯正”的MATLAB源程序意味着它的编写是规范的、经过精心设计的，并且能够提供给研究者和开发者一个清晰、可靠、易于理解和运行的代码基础。这样的资源对于学术研究和工程实践都具有很大的价值。
【MATLAB代码优化秘籍】：提升sldemo_auto_climatecontrol.zip性能的7大策略
本文深入探讨了MATLAB代码优化的多个方面，包括代码结构优化策略、算法效率提升方法以及性能分析工具的应用。文章首先介绍了代码重构、数据结构选择和并行计算等结构优化策略，随后探讨了算法复杂度分析、选择与递归...
局部敏感哈希算法的代码
06-08
locality-sensitive hashing（局部敏感哈希），实现高位数据搜索平台
Matlab实现感知哈希算法
11-12
参考网上博客的感知哈希算法的理论知识，实现基本的感知哈希算法，内有几张图片用来测试，程序可参考。
matlab寻峰代码-ANN:flann中本地敏感哈希和kdtree方法的基准测试
06-04
matlab寻峰代码flann_lsh flann 中 p 稳定局部敏感哈希和 kdtree 方法的基准测试。 实现了一个matlab接口。 用法 pyflann-kdtree和p-stable LSH的实验 安装Pyflann、Seaborn，并从github下载源代码。 pip install pyflann pip install seaborn pip install memory_profiler git clone https://github.com/memoiry/flann_lsh cd flann_lsh/src 将 sift 和 gist 数据放在对应的数据文件夹中，然后运行下面的命令。 可能需要几个小时才能完成。 结果将放在实际包含我的预计算结果的结果文件夹中。 python run_exp_v2.py 要生成图形，请运行以下命令。 分析将放在图形文件夹中。 python analysis.py PLSH类用法 PLSH 是用于创建本地敏感哈希对象的类。 PLSH(key_size, table_num, w) 构建 lsh 对象时，只需使用训练数据集构建索引。
【转载】局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)
u014546828的博客
05-09 812
局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing) 转载这个博客呢，是因为学习 ICLR 2020 年的文章：Reformer: The Efficient Transformer。 【转载地址】https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4953039.html 关于 LSH 的其它好的博客和文档： http://infolab.stanford.edu/~ullman/mining/2006/lectureslides/cs345-lsh..
局部敏感哈希Locality Sensitive Hashing, LSH()
优快云博客
07-29 812
LSH最根本的目的是能高效处理海量高维数据的最近邻问题。在信息检索，数据挖掘以及推荐系统等应用中，我们经常会遇到的一个问题就是海量的高维数据查找最近邻。不同于我们在数据结构教材中对哈希算法的认识，哈希最开始是为了减少冲突方便快速增删改查，在这里LSH恰恰相反，它利用的正是哈希冲突加速检索，并且效果极其明显。 LSH（局部敏感哈希）函数使得2个相似度很高的数据以较高的概率映射成同一个hash值，而...
局部敏感哈希（Locality-Sensitive Hashing, LSH）
m0_63855028的博客
03-13 596
用于高维最近邻（Approximate Nearest Neighbor, ANN）的高效算法。其核心思想是通过哈希函数将相似的数据点以高概率映射到同一个“桶”中，从而在查询时仅需比较同一桶内的数据，大幅降低计算复杂度。的碰撞概率高：若 d(x,y)≤R，则 P[h(x)=h(y)]≥p1；的碰撞概率低：若 d(x,y)≥cR（c>1），则 P[h(x)=h(y)]≤p2​（p1≫p2）。注：d(x,y)是数据点之间的距离度量（如欧氏距离、余弦相似度等）。
B树实现的局部敏感哈希源码解读
资源摘要信息:"局部敏感哈希（LSH）是一种用于近似最近邻搜索的哈希技术，特别适用于处理高维数据。LSH的基本思想是将原始的高维空间中的数据通过哈希函数映射到较低维度的哈希桶中，这样原本在高维空间中距离较近的...
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