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局部敏感哈希算法(LSH)

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简介：
局部敏感哈希（LSH）是一种高效的数据挖掘技术，用于在大规模数据集中快速查找相似项。通过将高维空间中的向量映射到较低维度的散列值上，使得相近的点有较大可能产生相同的散列值，从而实现高效的近似最近邻搜索。 LSH（Locality-sensitive-hashing）局部敏感哈希算法的Matlab实现。

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  • 局部敏感哈希算法(LSH)
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    局部敏感哈希（LSH）是一种高效的数据挖掘技术，用于在大规模数据集中快速查找相似项。通过将高维空间中的向量映射到较低维度的散列值上，使得相近的点有较大可能产生相同的散列值，从而实现高效的近似最近邻搜索。 LSH（Locality-sensitive-hashing）局部敏感哈希算法的Matlab实现。
     
  • kmeans-lsh：基于局部敏感哈希的k-means算法实现
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    kmeans-lsh是一款结合了局部敏感哈希(LSH)技术优化k-means聚类过程的工具。它通过高效地近似计算数据点间的相似度，加速大规模数据集上的聚类分析，提高算法执行效率和可扩展性。 k均值LSH是利用局部敏感哈希来实现的k均值算法。
     
  • 关于局部敏感哈希算法的代码
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    本段代码实现了一种高效的局部敏感哈希（LSH）算法，用于在大规模数据集中快速查找近似最近邻。 局部敏感哈希（Locality-Sensitive Hashing, LSH）可以用于实现高效的高位数据搜索平台。
     
  • 局部敏感哈希及Stanford课程资料
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    本资料涵盖局部敏感哈希算法详解及其应用，并包含Stanford大学相关课程材料，适合研究与学习使用。 这段文字描述的是斯坦福大学关于局部敏感哈希的课件内容。主要内容包括介绍什么是局部敏感哈希、MinHash的主要思想及其相关算法，以及生成签名矩阵的基本方法及应用情况。
     
  • ProbMinHash：一类用于（概率）Jaccard相似度的局部敏感哈希算法
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    ProbMinHash是一种新颖的局部敏感哈希算法，专门设计用于高效估计集合间的概率Jaccard相似度，适用于大数据环境下的近似搜索与挖掘任务。 ProbMinHash 是一类用于计算（概率）Jaccard相似度的局部敏感哈希算法。修订版包括了在最终论文中提出的结果，以及非流式版本的 NonStreamingProbMinHash2 和 NonStreamingProbMinHash4 算法，它们分别是 ProbMinHash2 和 ProbMinHash4 的变体。这些算法首先计算所有权重的总和以确定停止极限的分布，并允许预先估计适当的停止阈值。例如，如果初始设置为该分布的第90个百分位数，则即使对于原本可能无限的第一种情况也能有效处理。
     
  • 基于欧式距离的局部敏感哈希(E2LSH).py
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    本代码实现了一种名为E2LSH（Euclidean Locality-Sensitive Hashing）的技术，利用欧式距离进行高效的近似最近邻搜索，在大规模数据集上表现出色。 在描述关于欧氏距离局部敏感哈希的资源时总是感到无从下手，并且需要凑够50个字才能完成任务。现在我已经完成了这个要求的内容，希望能获得一个积分作为奖励。目前没有更多的内容可以提供了。有兴趣了解更多详情的话，可以直接查看相关的技术博客文章进行深入学习。
     
  • Python版感知哈希算法
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    本项目实现了一种基于Python语言的感知哈希算法，用于图像相似度检测与指纹识别。代码简洁高效，易于理解和使用。 Python3实现基于PHA的图像配准方法。
     
  • 在Matlab中实现感知哈希算法
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    本文介绍如何在MATLAB环境中实现感知哈希算法，包括图像处理和特征提取技术的应用，以进行高效的图片相似度检测。 根据网上博客中的感知哈希算法理论知识，实现了一个基本的感知哈希算法，并使用了几张图片进行测试。程序可以参考相关资料来完成。
     
  • SHA256哈希算法
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    SHA256是一种广泛使用的密码散列函数，它能将不同长度的数据转换成固定长度的不可逆编码，适用于数据完整性验证和安全存储。 标题中的HASH-SHA256指的是哈希（Hash）函数家族中的一种特定算法——SHA256。它是Secure Hash Algorithm 256位版本的简称，是一种广泛使用的密码学散列函数，能将任意长度的信息转化为固定长度的输出，通常是一个256位（32字节）的二进制数字。该算法基于密码学原理设计，主要目的是提供一种不可逆的数据摘要：输入数据经过SHA256运算后得到的哈希值无法被轻易还原为原始信息。这种特性使得SHA256在数据完整性验证、数字签名和防止篡改等方面具有重要应用。 描述中提到“通过字符串加密实现MD5相关功能”可能是指，在某些场景下，人们会用SHA256来替代MD5进行哈希计算。MD5曾是一种常用的哈希函数，但由于其安全性相对较低（存在碰撞攻击的风险），现在更多地被SHA256等更安全的算法所取代。SHA256提供了更高的安全性和抗碰撞能力，更适合保护敏感信息。 SHA256的工作过程可以分为以下几个步骤： 1. **初始化**：使用一组预定义常量初始化几个工作变量。 2. **消息扩展**：将输入的消息块进行扩展以使其达到512位的倍数。 3. **迭代运算**：包括替代（Substitute）、置换（Permute）、异或（XOR）和旋转（Rotate）四种操作。 4. **组合**：最终将工作变量与上一步中的哈希值结合，生成新的哈希值。 5. **输出结果**：重复上述过程直到处理完所有消息块，最后得到的256位SHA256摘要即为所需的结果。 标签中提到“加密算法”虽然准确地说SHA256不是传统意义上的加密算法（因为它不能用于解密回原始数据），但在某些应用场景如SSL/TLS证书和数字签名等场合结合非对称加密技术，SHA256确实扮演着关键角色。压缩包内的文件`test-hash256.c`很可能是一个C语言编写的程序，该程序演示或测试了SHA256算法的实现过程。 总的来说，SHA256是一种强大的安全工具，在数据完整性验证和保护方面具有广泛应用，包括软件开发、网络安全及区块链技术等领域。了解并正确使用它对于保障信息系统的安全性至关重要。
     
  • MD5哈希算法
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    MD5哈希算法是一种被广泛使用的密码散列函数，它能将不同长度的数据转换成固定长度的一串不可读代码，主要用于信息安全领域中的数据完整性检查和数字签名。 MD5哈希算法是一种常见的数据加密方法，它能够将任意长度的数据转换为固定长度的128位哈希值。由于其简洁性和高效性，在各种应用中被广泛使用。然而，随着技术的发展，人们发现该算法在安全性方面存在一定的局限性，例如容易受到碰撞攻击的影响。 尽管如此，MD5仍然适用于一些对安全要求不高的场景或者用于非关键的数据完整性校验。对于需要更高安全级别的场合，则建议采用SHA-2等更先进的哈希函数替代之。