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ローカリティセンシティブハッシング（LSH）のε（イプシロン）パラメータはどのくらいですか？

ローカリティセンシティブハッシングについてはoriginal paperを読んでいます。 複雑さはパラメータεの機能にありますが、私はそれが何であるか理解していません。 その意味を説明できますか？

computational-geometry nearest-neighbor approximation locality-sensitive-hash approximate-nn-searching 2016-05-21

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複数ラベル分類のためのFLANNライブラリの利用

私はMutli-Label ClassificationのためにFLANNライブラリを利用したいと思います。私はFLANNライブラリが最寄りのものを計算するためのライブラリであることを知っていますが、分類のためにそれをどのように利用するかはわかりません。 Scikit-Learnや他のライブラリにプラグインする方法はありますか？

machine-learning classification flann approximate-nn-searching 2016-05-29

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正確なNearest Neighborのための構造とおおよそのバージョンの構造はどれですか？

LSHはANNの一般的なアルゴリズムです。 k-dツリーはNNを正確に解決するための最も一般的な解決策です。 しかし、this surveyを読んで、私はこれらの構造を発見し、私はNNやANN解決するためであるものを理解していない： クワッド/オクトツリー ボールツリー R-ツリー M-ツリー 私はANN専用の任意の調査を発見していなかったので、私はこれらのすべてはNNのためと会ったためであること

data-structures nearest-neighbor dimension kdtree approximate-nn-searching 2016-10-27

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FLANNで半径の正確な最近傍を計算する際にエラーが発生しました

大きな3Dポイントデータセットで近隣ノードの正確な数を見つけようとしています。目標は、データセットの各ポイントが、指定された半径を持つ領域内のすべての可能なネイバーを取得することです。 FLANNは、より低次元のデータがブルートフォース検索と比較しながら正確な近隣を検索できることを保証します。隣人はさらなる計算には不可欠なので、正確な数が必要です。私は半径を少し増やしてテストしましたが、これは問題

c++ nearest-neighbor flann exact-match approximate-nn-searching 2016-10-30

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ANN検索は、高次元表現を持つ大規模データベースでNN検索の精度を上回ることはできますか？

ANN検索は、効率の面でNN検索より優れていることが知られており、一部の手法では、コンパクト表現からストレージスペースが削減されます。しかし効果の点ではどうなるでしょうか？徹底的な検索で最も近いネイバーを見つけずに同じパフォーマンスを達成することは可能ですか？

algorithm performance search nearest-neighbor approximate-nn-searching 2016-12-21

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Python 3でユークリッド距離でLSHを実装し、LSHForestのすべての近傍を見る

私は、ユークリッド距離を使用するpython 3でLSHの効率的な実装を探しています。 "in-python" LSHForest実装がありますが、余弦距離が使用されます。 また、この実装を使用しても、バスケットの内容を確認する方法は見つけられませんでした。たとえば、LSHをクラスタリングに使用する場合、特定の半径内に特定数のおおよその近隣を返します。しかし、もし私がすべての隣人を見たいと思えば、

python-3.x computational-geometry nearest-neighbor locality-sensitive-hash approximate-nn-searching 2016-06-13

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