Advertisement

BF-KNN：在GPU上执行蛮力k最近邻搜索。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过在GPU平台上采用蛮力k最近邻搜索的bf-knn技术，实现了并行地在大量查询中检索k个最近邻居。这种方法充分利用了GPU底层计算原语的最新发展成果。具体而言，查询与引用之间的平方欧几里德距离通过CUDA内核计算得出，该内核是对现有库中矩阵乘法子例程进行的修改。为了选择最近的邻居，采用了基于排序和合并功能的截断合并排序算法，该算法构建于库中已有的排序功能之上。相较于当前最先进的方法，bf-knn展现出更快的速度以及能够处理更大规模输入数据的能力。李胜仁和妮娜·阿曼塔（Nina Amenta）于2015年在《相似性搜索和应用》一文中详细阐述了这一技术。 此外，用户可以通过以下步骤下载并编译该演示程序：首先使用`git clone git@github.com:NVlabs/moderngpu.git`克隆moderngpu仓库；然后使用`git clone git@github.com:geomlab-ucd/bf-knn.git`克隆bf-knn仓库；最后进入bf-knn目录并执行`nvcc -arch=sm_21 -I ../moderngpu/inc`命令进行编译。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • BF-KNN：基于GPU的蛮力K近邻搜索算法
    优质
    BF-KNN是一种专为GPU设计的高效蛮力K近邻搜索算法，适用于大规模数据集下的机器学习任务加速处理。 在GPU上进行蛮力k最近邻搜索（bf-knn）实现了一种方法，在GPU上并行查找许多查询中的k个最近邻居。这种方法利用了基本的GPU计算原语的进步。通过CUDA内核计算出查询和引用之间的平方欧几里德距离，该内核是基于库中矩阵乘法子例程修改而来的。选择最接近的邻居则是通过在排序与合并功能之上构建截断合并排序来完成的。相比最先进的方法，bf-knn运行更快并且能处理更大的输入数据集。 要下载并编译bf-knn演示，请执行以下命令： ``` git clone git@github.com:NVlabs/moderngpu.git git clone git@github.com:geomlab-ucd/bf-knn.git cd bf-knn nvcc -arch=sm_21 -I ../moderngpu/inc ```
     
  • K近邻(KNN)算法: 最近邻方法
    优质
    K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法是一种基本的数据分类与回归方法，通过计算待分类样本与训练集中各点的距离，选取距离最近的K个邻居投票决定该样本的类别。 KNN（K近邻）算法是指每个样本由其最接近的k个邻居来代表。 用一句古语来说就是“物以类聚，人以群分”。例如一个人的朋友圈中有马云、王健林、李嘉诚等知名人士，那么这个人很可能也是这个圈子中的一员。同样地，一个爱好游戏的人的朋友圈里大部分也应该是玩游戏的；爱喝酒的人的朋友圈则多为爱喝酒之人。正如那句话所说，“臭味相投”。 最近邻算法是一种分类方法，在1968年由Cover和Hart提出，适用于字符识别、文本分类以及图像识别等领域。 该算法的基本思想是：一个样本如果与数据集中k个最相似的样本大多数属于同一类别，则认为这个样本也属于这一类。
     
  • K近邻算法(KNN)
    优质
    K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种简单直观的机器学习方法，用于分类和回归问题。它通过计算待预测样本与训练集中各点的距离来确定其邻居，并基于这些邻居的信息进行决策。 核心思想：一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本大多数属于某一个类别，则该样本也归属于这个类别，并具有这类别上样本的特点。KNN算法的效果很大程度上取决于选择合适的K值。 算法包括三个要素： 1. K值的选择； 2. 距离度量的方法； 3. 分类决策规则 对于K值得选择，没有固定的准则，通常根据数据分布情况选取一个较小的数值，并通过交叉验证来确定最适宜的K值。如果选用较小的K值，则预测时会依据更小范围内的训练实例进行判断，这可能会导致过拟合现象出现；反之，若采用较大的K值则可以减少泛化误差，但同时也会增加训练误差。 度量方式通常使用欧氏距离来计算样本之间的相似性。 分类决策规则一般采取多数表决法。
     
  • K-最近邻分类(KNN)算法源代码
    优质
    本段提供K-最近邻(KNN)分类算法的Python实现源代码，适用于数据挖掘和机器学习项目中的模式识别与预测任务。 在本程序中，训练样本集包含30个样本，每个矢量长度为5。对样本{1,18,11,11,0.5513196}进行K=5的K-最近邻分类。这些样本从文件data.txt中读取。程序运行时会显示所有样本及其类别，并指出待分类样本（即{1,18,11,11,0.5513196}）属于2类，同时还会展示该样本的五个最近邻的类别和它们之间的距离。
     
  • KDTREE的近邻搜索
    优质
    K-D Tree是一种高效的数据结构，用于存储多维空间数据。它特别适用于执行快速近邻搜索，如范围查询和最近邻查找，在机器学习、计算机视觉等领域有广泛应用。 KD树搜索近邻。输入点云可以是随机生成的，也可以使用自己的点云数据。
     
  • KNN(K-最近邻)算法详解与应用实例
    优质
    本文详细解析了KNN（K-最近邻）算法的工作原理、优缺点，并通过具体案例展示了其在分类和回归问题中的实际应用。 KNN（K-Nearest Neighbors）是一种常用的机器学习算法，在分类和回归任务中广泛应用。其基本原理是：在一个特征空间里，如果一个数据点的大部分邻近的数据点都属于某个特定类别，则该数据点也倾向于归属于这个类别。 具体来说，对于一个新的待分类样本，KNN首先计算它与训练集中所有其他样本之间的距离（例如使用欧氏距离或曼哈顿距离）。接着按照这些距离进行排序，并选择最近的K个邻居。然后统计这K个最接近的数据点各自所属类别的频率分布情况。最后将类别出现次数最多的那个分类结果作为该新数据点的预测输出。 值得注意的是，虽然KNN算法具有直观且易于实现的优点，但同时也存在一些局限性：如对大规模或复杂分布类型的数据集计算效率低、容易受异常值影响等。因此，在实际应用中需要仔细选择合适的参数（特别是确定好“K”的大小）以及距离度量方法来优化分类效果。
     
  • K-近邻(KNN)算法学习笔记
    优质
    本笔记详细记录了对K-近邻(KNN)算法的学习过程，涵盖算法原理、实现方法及应用场景分析，适合数据挖掘和机器学习爱好者参考。 K近邻算法（K-Nearest Neighbor, KNN）是一种基础的机器学习方法，主要用于分类与回归任务。其基本思想是基于实例的学习，在训练数据集中找到与新样本最相似的数据点来做出预测。 1. **训练集**：首先需要一个带有标签的样本集合作为训练数据，每个样本都有与其对应的特征及类别。 2. **距离度量**：KNN通常使用欧氏距离衡量两个对象之间的差异。也可以根据具体情况选择其他类型的度量标准，如曼哈顿距离或余弦相似性等。 3. **确定K值**：K代表考虑最近邻的数量大小。较大的K能减少噪声干扰但可能使分类过于简单；较小的K则可能导致过拟合问题。一般情况下，会选择一个较低整数值（例如3或5），并通过交叉验证来优化这一参数的选择。 4. **分类决策**：新样本将被赋予其最近邻中出现最频繁类别的标签。如果有多个类别频率相同，则可以采用随机选择、加权投票或者减小K值的方法确定唯一类别。 5. **实现方式**： - 线性扫描方法，即计算所有数据点之间的距离并排序后选取最近的邻居进行分类。 - 利用KD树等高效的数据结构来加速搜索过程。KD树是一种针对多维空间设计的二叉树模型，有助于减少不必要的距离计算次数。 6. **维度灾难**：在高维环境中，随着特征数量增加，各点间距离趋于一致化，“维度灾难”现象开始显现。此时可采用PCA或LLE等降维技术来缓解问题。 尽管KNN算法概念简单且直观易懂，在实际操作中仍需注意其计算复杂度和内存消耗方面的问题。对于大规模数据集而言，优化策略的选择至关重要。 综上所述，K近邻算法适用于处理小规模低维度的数据，并通过选择合适的距离测量方式、高效搜索结构以及调整参数等手段来提高性能表现。
     
  • K最近邻算法(KNN)的Python实现——使用sklearn库
    优质
    本文章介绍了如何利用Python中的sklearn库来实现经典的机器学习算法之一——K最近邻(KNN)算法。通过实际代码示例，读者可以轻松上手并应用于数据分析和模式识别中。 今天为大家分享一篇关于K最近邻算法(KNN)的Python实现文章，使用了sklearn库，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随本段落深入了解一下吧。
     
  • KNN邻近搜索详解及matlab knnsearch()函数使用指南
    优质
    本文章深入剖析KNN（K-Nearest Neighbor）算法在数据挖掘中的邻近搜索原理，并详尽介绍如何运用Matlab内置的knnsearch()函数进行高效的相似性检索与数据分析。 `knnsearch()` 函数的功能是使用输入数据查找K近邻。 语法如下： - `Idx = knnsearch(X,Y)` - `Idx = knnsearch(X,Y,Name,Value)` - `[Idx,D] = knnsearch(___)` 解释： `Idx = knnsearch(X,Y)` 为Y中的每个查询点在X中查找最近的邻居，并返回包含最近邻索引的一个列向量（即Idx）。Idx的行数与Y相同。 `Idx = knnsearch(X,Y,Name,Value)` 使用一个或多个名称-值对参数指定额外选项，例如可以设定搜索近邻的数量和使用的距离度量。
     
  • K近邻算法（含分层聚类KNN与KD树KNN）
    优质
    本文章介绍K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法及其优化方法，包括分层聚类KNN和使用KD树加速搜索的过程。适合初学者快速掌握其原理及应用。 关于K近邻算法在MATLAB中的实现，特别是分层聚类KNN和KDtree KNN方面，如果有任何建议或想法欢迎与我交流。谢谢。