11、基于树的NNS算法中消除规则的组合与局部投影学习

最新推荐文章于 2025-10-17 09:03:44 发布
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分类专栏： 结构与统计模式识别前沿 文章标签： 最近邻搜索 剪枝规则 局部投影学习
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基于树的NNS算法中消除规则的组合与局部投影学习

在模式识别和数据处理领域，高效的搜索算法和学习方法至关重要。本文将介绍基于树的最近邻搜索（NNS）算法中消除规则的组合实验，以及局部投影学习的相关内容，通过实验对比不同算法和规则的性能，为实际应用提供参考。

实验设置

为了比较新算法与现有先进方法的性能，选择了两种方法作为对比：
- 多关键点树（mvp） ：一种平衡树，需要线性空间，其节点的分支度可以扩展，每个节点可以应用多个关键点。在实验中，设置每个节点只有一个关键点，桶大小为1，分支度为2，因为初步实验表明这种设置在数据集上性能更好。
- 空间近似树（sat） ：其结构基于Delaunay三角剖分的图，不依赖任何参数。

实验在配备16GB内存的Linux系统上进行。为了便于图表展示，将FNR规则（以及SBR、GR和TR规则）分别缩写为”f”（分别对应”s”、”g”和”t”），因此FBR和SBR的组合表示为”fs”。由于”g”规则涵盖了”s”和”f”规则，即被”s”或”f”规则剪枝的分支也会被”g”规则剪枝，所以不考虑”g”与”s”或”f”的组合。

人工均匀分布数据实验

考虑在维度n从5到30的空间中抽取的点，算法通过不断增加原型数量进行比较，原型集的大小从2000个原型以4000为步长增加到30000个。每个实验测量10000次搜索的平均距离计算次数（在10个不同原型集上进行1000次搜索），样本来自同一分布。

图3a
- 距离计

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