Advertisement

VPTree: 通用度量空间中VP树（有利位置树）的最近邻搜索实现

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

简介：
本研究提出了一种在通用度量空间中高效实现VP树的数据结构及其算法，并应用于最近邻搜索问题，展示了其在大规模数据集上的优越性能。 基于 C++ 的 VP 树（Vantage Point 树）实现参考了 Peter N. Yianilos 在 1993 年提出的“通用度量空间中最近邻搜索的数据结构和算法”。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • VPTree: 通用度量空间中VP树（有利位置树）的最近邻搜索实现
    优质
    本研究提出了一种在通用度量空间中高效实现VP树的数据结构及其算法，并应用于最近邻搜索问题，展示了其在大规模数据集上的优越性能。 基于 C++ 的 VP 树（Vantage Point 树）实现参考了 Peter N. Yianilos 在 1993 年提出的“通用度量空间中最近邻搜索的数据结构和算法”。
     
  • C#中构建KD树及K近邻搜索算法实现
    优质
    本文章介绍了在C#编程语言环境下，如何高效地构造KD树，并基于此数据结构实现了高效的K近邻搜索算法。通过该方法可以有效处理多维空间中的分类与回归问题，在机器学习和计算机视觉等领域具有广泛应用价值。 使用C#实现KD树的建立以及K近邻点搜索，并采用了BBF算法对K近邻搜索进行了优化。
     
  • 近期关于乘积量化在最近邻搜索中的应用探讨
    优质
    本文深入探讨了乘积量化（Product Quantization, PQ）技术在高效最近邻搜索领域的最新进展和应用。通过分析PQ算法如何实现高维空间中快速、准确的数据检索，文章总结了其优缺点，并展望未来可能的研究方向和发展趋势。 图像检索的最经典论文之一是关于乘积量化算法的作品，该研究最早在2011年发表于IEEE。
     
  • 用C++实现二叉树、搜索二叉树和AVL树
    优质
    本教程深入讲解了如何使用C++语言实现二叉树、搜索二叉树及自平衡的AVL树，适合希望掌握数据结构与算法的编程爱好者。 C++实现类模板包括二叉树、搜索二叉树、AVL树及其各种算法的实现（如建立、输出、前序遍历、中序遍历、后序遍历、插入、删除、搜索、重构、求树高和统计叶子总数等）。
     
  • C++中二叉搜索树的实现
    优质
    本篇文章详细介绍了如何在C++中实现二叉搜索树的数据结构，并提供了插入、删除和查找等操作的具体代码示例。 使用二叉链表和C++实现二叉搜索树，并提供插入、删除、遍历、求最小节点和最大节点等功能。
     
  • 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。
     
  • 用Python实现二叉搜索树
    优质
    本篇文章详细介绍了如何使用Python语言来构建和操作二叉搜索树数据结构。包括插入、删除以及查找节点的基本算法，并提供了相应的代码示例。适合编程爱好者和技术初学者学习实践。 二叉搜索树是一种用于键值对集合的实现方式，在此之前我们已经了解了基于列表的二分查找与哈希表这两种方法来获取键值对。这些数据结构都用来实现ADT（抽象数据类型）Map，而本节将要介绍的是另一种使用二叉树作为基础的数据存储形式。在深入探讨这种具体实现方式前，让我们先回顾一下Map接口的基本操作。 - `Map()`：创建一个空的Map集合。 - `put(key, val)`：向Map中添加新的键值对；如果该键已存在，则更新对应的值。 二叉搜索树的优势在于其高效的查找性能，这使得它成为一种在处理大量数据时非常有用的数据结构。
     
  • R树的空间索引
    优质
    R树是一种用于空间数据管理的数据结构，特别擅长处理高维空间对象的索引和查询，广泛应用于地理信息系统、计算机视觉等领域。 R树是一种用于多维空间数据索引的结构，在地理信息系统、图像数据库及计算机图形学等领域有广泛应用。它是B树的一种扩展形式，专门设计用来处理如点、线段以及多边形等几何对象的空间数据。其主要目标是高效地存储和查询大量空间信息。 在传统B树中，节点通常包含键值对；而在R树里，每个节点则保存一组表示子节点对应空间对象的矩形区域边界。通过这种方式，R树能够同时处理多个维度的信息，并克服了单维索引的限制性。 R树的操作主要包括插入、删除和查询等。在进行插入操作时，会寻找合适的节点来容纳新的空间数据项；这通常涉及创建一个新的覆盖新对象的矩形范围，并可能需要分裂已满载的节点以适应这一变化。对于删除操作，则需定位包含待移除对象的相关矩形区域并更新相应的树结构。查询过程如范围或最近邻搜索，通过检查查询区间与各节点矩形之间的交集来实现。 为了提高性能和效率，R树采用了平衡策略（保证树的形状不会过于倾斜）及合并策略（在节点过空时进行相邻节点间的整合）。这些优化措施有助于减少深度并加快检索速度。此外，还有多种变体如R*树、X-tree以及SBRT等针对特定场景进行了改进。 例如，在数据库系统中，开源地理空间扩展PostGIS就利用了R树来加速对地理数据的查询；而在图像搜索领域，则可以借助它快速定位和比较相似区域的图片。此外，计算机图形学也常使用该结构构建场景图以加快碰撞检测与可视性计算的速度。 综上所述，作为一种强大的工具，R树索引通过高效组织多维空间信息实现了迅速的数据访问及操作功能，在需要处理大量空间数据的应用场合中扮演着不可或缺的角色。因此对于从事地理信息系统、数据库管理以及计算机图形学等领域工作的人员来说掌握其原理与应用是非常重要的。
     
  • 基于MATLAB构建KD树以搜索三维点云中的邻近点.7z
    优质
    本研究利用MATLAB开发了高效的KD树算法，专门用于在复杂的三维点云数据中快速查找邻近点。通过优化的数据结构和算法实现，显著提高了大规模点云数据的处理速度与准确性。 使用Matlab对三维点云建立KD树，并搜索一点或多点的柱状邻域、球状邻域以及KNN（最近邻）点。其中，柱状邻域和球状邻域的搜索半径为r内的所有三维点；而KNN搜索则是找到最接近该点的k个三维点。
     
  • PySparnn: Python中稀疏数据的近似最近邻搜索！.zip
    优质
    PySparnn是一款为Python设计的高效库，专注于处理大规模稀疏数据集中的近似最近邻搜索问题。通过创新算法优化了搜索速度与准确性之间的平衡，适用于推荐系统、图像检索等领域。下载包含完整文档和示例代码。 PySparNN 是一个在 Python 中用于稀疏数据近似最近邻搜索的库。它非常适合在高维空间（如文本段落档）中找到最近的邻居，并支持余弦距离（例如 1 - cosine_similarity）。