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kmeans-lsh：基于局部敏感哈希的k-means算法实现

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • Flink-KMeans：基于 Flink 的 K-Means 算法实现
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    Flink-KMeans是一款高效的K-means聚类算法实现，依托Apache Flink强大的流处理和批处理能力，适用于大规模数据集的实时与批量分析场景。 使用 Flink 实现 K-Means 算法需要手动提供初始质心的计算结果。该算法通过以下命令行参数进行配置： ``` flink run FlinkKMeans.jar \ input/kmeans.state \ input/points.txt \ input/clusters.txt \ 2 \ output/ \ 0.0 \ 5 ``` 其中： - `points` 是输入点数据的路径。 - `centroids` 是输入集群数据的路径。 - `max` 表示最大迭代次数。 - `delta` 定义了最后一个和当前质心之间的最大差异。 输出文件将为每次迭代生成一个版本，即 `output/n`。假设所有输入的数据都是双精度格式的字符串表示形式，并且每个点都在相同的维度空间中，就像每个质心一样。如果两个点不在同一维空间中，则会抛出异常。
     
  • 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。
     
  • 局部敏感哈希及Stanford课程资料
    优质
    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
    优质
    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MATLAB的K-means算法实现
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    本简介探讨了如何利用MATLAB软件平台来实施和优化经典的K-means聚类算法。通过详尽代码示例与数据集应用，深入解析了算法的工作原理及其实现细节，旨在为初学者提供一个清晰而实用的入门指南。 在MATLAB中实现遥感图像分割可以采用K-means算法。这种方法能够有效地区分不同类型的地物或特征，从而为后续的分析提供基础数据。使用K-means进行图像分割的关键在于合理选择聚类的数量以及优化初始中心的选择策略，以提高分割结果的质量和准确性。
     
  • 基于Python的K-means算法实现
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    本项目使用Python编程语言实现了经典的K-means聚类算法，并通过实际数据集展示了其应用效果和性能表现。 这是我从网上找到的一个Python实现的k-means算法，并对其中的着色方法进行了一定的修改。代码不长且可以演示算法的运行过程。
     
  • 基于Matlab的K-means算法实现
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    本项目采用Matlab编程语言实现了经典的K-means聚类算法，并通过实验验证了其在数据分类中的有效性和适用性。 K均值聚类算法是一种迭代求解的聚类分析方法。该算法首先随机选取K个对象作为初始聚类中心，然后计算每个数据点与各个种子聚类中心之间的距离，并将每个数据点分配给最近的那个聚类中心。一旦所有样本都进行了分类，就会根据当前分配的对象重新计算新的聚类中心位置。这一过程会不断重复直至满足某个终止条件为止。通常的终止条件包括没有（或最小数目）对象被重新分配到不同的类别中去、或者不再有（或只有很小程度的）聚类中心发生变化等状况出现时，误差平方和达到局部最优值即停止迭代。