タグ付けされた質問 「nearest-neighbor」

私は数日前に、与えられたベクトルの最近傍を見つける方法について質問しました。私のベクトルは21次元になりました。先に進む前に、私は機械学習や数学のドメインからではないため、いくつかの基本的な質問を自問し始めています。 ユークリッド距離は、そもそも最近傍を見つけるための良い測定基準ですか？そうでない場合、私の選択肢は何ですか？ さらに、k近傍を決定するための適切なしきい値をどのように決定するのでしょうか。この値を把握するために実行できる分析はありますか？ 以前は、kd-Treesを使用するよう提案されましたが、Wikipediaのページでは、高次元の場合、kd-Treeはブルートフォース検索とほぼ同等であると明確に述べています。その場合、100万点のデータセットで最近傍を効率的に見つけるための最良の方法は何ですか？ 誰かが上記の質問のいくつか（またはすべて）を明確にしていただけますか？

163 algorithm  language-agnostic  search  machine-learning  nearest-neighbor 

LSHは、高次元のプロパティを持つ同様のアイテムを見つけるための良い方法のように思えます。 論文http://www.slaney.org/malcolm/yahoo/Slaney2008-LSHTutorial.pdfを読んだ後も、これらの式と混同されています。 その簡単な方法を説明するブログや記事を誰か知っていますか？

156 c  machine-learning  hashmap  nearest-neighbor  locality-sensitive-hash