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FLANN（快速近似最近邻库）是一个高效的算法。

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简介：
Flann库，全称是Fast Library for Approximate Nearest Neighbors，是一种极具价值的近似最近邻搜索开源库，被广泛认为是当前最全面、最完善的解决方案。

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  • 快速近似最近邻库FLANN
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    简介：FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）是一款高效的非精确最近邻搜索库，适用于大规模数据集，支持多种距离度量和算法选择。 FLANN库全称是Fast Library for Approximate Nearest Neighbors，它是目前最完整的近似最近邻开源库。
     
  • Flann快速最近邻搜索库使用手册
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    《Flann快速最近邻搜索库使用手册》旨在为开发者提供全面指导，帮助其高效利用FLANN库进行大规模数据集上的快速近似最近邻搜索。 Flann快速最近邻搜索库的手册提供了快速入门用法的介绍以及主要类和方法的详细讲解。手册帮助用户了解如何使用该库进行高效的最近邻搜索操作，并且包含了必要的示例代码，以方便新手上手实践。通过阅读手册，开发者可以掌握Flann的核心功能及其应用技巧，从而在实际项目中有效利用这一强大的工具来解决各种数据匹配和检索问题。
     
  • K近邻(KNN)算法: 最近邻方法
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    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。
     
  • 基于KD-Tree的快速DBSCAN算法及其最近邻搜索方法
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    本研究提出了一种基于KD-Tree优化的快速DBSCAN算法及高效最近邻搜索策略，显著提升了聚类效率与准确度。 基于密度的带噪声应用程序空间聚类（DBSCAN）采用快速dbscan算法，并通过Kd-tree进行最近邻居搜索。调用方式如下： 设置参数： - double eps = 0.02 ; // 搜索半径 - int minPts = 1 ; // 最小点数 创建Dbscan对象： ```java Dbscan dbscan = new Dbscan<>(eps, minPts); ``` 准备待聚类的数据实例列表： ```java List instances = new LinkedList<>(); instances.add(new Instance(new double[]{120.1, 30.2}, new Object[]{1, 2, 3})); // 更多数据实例添加方式相同，此处省略。 ``` 以上是基于DBSCAN算法的快速调用示例。
     
  • 旅行商问题的最近邻算法：利用MATLAB寻找TSP的近似最优解
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    本研究探讨了运用MATLAB实现旅行商问题(TSP)的最近邻算法，旨在求解该NP难题的近似最优路径。 TSP_NN 旅行商问题 (TSP) 最近邻 (NN) 算法会根据选择的不同起点产生不同的结果。该函数可以处理多个起点，并返回最近邻路线中最好的一个，具体概括如下： 1. 推销员从每个城市出发并完成回到原点的旅程。 2. 每个城市仅被推销员访问一次。 输入参数包括： - XY (float)：N 行 2 列的城市位置矩阵，其中 N 是城市的数量 - DMAT (float)：NxN 的距离/成本矩阵 - POPSIZE（标量整数）：种群大小（应该不超过 N） - SHOWPROG（标量逻辑）：如果为真，则显示 GA 进度 - SHOWRESULT（标量逻辑）：如果为真，则显示 GA 结果 - SHOWWAITBAR（标量逻辑）：如果为真，则显示等待栏 输入注意事项： 1. 传入的结构可以包含这些字段，也可以选择性地传递任意或所有参数。
     
  • PySparnn: Python中稀疏数据的近似最近邻搜索！.zip
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    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）。
     
  • FastSHAP：在R中的快速Shapley值近似计算
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    简介：FastSHAP 是一款用于 R 语言的工具包，它能高效地进行 Shapley 值的近似计算，帮助用户更好地理解和解释复杂机器学习模型。 快餐 fastshap 的目标是提供一种高效且快速的方法来计算近似 Shapley 值，这有助于解释机器学习模型的预测结果。 安装方法如下： - 安装 CRAN 上的最新稳定版本： ```R install.packages(fastshap) ``` - 安装 GitHub 上的最新开发版本： ```R if (!requireNamespace(remotes)) {install.packages(remotes)} remotes::install_github(bgreenwell/fastshap) ```
     
  • MATLAB中的存档算法代码-ANNS：探究近似最近邻搜索技术的项目
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    本项目聚焦于MATLAB平台上的ANNS（Approximate Nearest Neighbor Search）算法实现，旨在探索并优化近似最近邻搜索技术，适用于大规模数据集处理。 这是一个项目，旨在重新实现基于图形的人工神经网络（ANNS）的C++程序，并探索各种变体以提高算法性能。项目要求如下： 操作系统：Ubuntu/Debian 编译器：g++>=4.9 软件包：Anaconda>=4.5.1 和 Matlab 从下载的数据中构建一个kNN图，文件组织方式如下： ``` ├── gist │ ├── gist_100NN_100.graph │ ├── gist_base.fvecs │ ├── gist_groundtruth.ivecs │ ├── gist_learn.fvecs └── sift ├── sift_100NN_100.graph ├── sift_base.fvecs ├── sift_groundtruth.ivecs ├── sift_learn.fvecs ``` 为了使用Python版本的OPQ编码，需要安装faiss库。运行conda命令进行环境配置。
     
  • 改进的模糊KNN最邻近算法
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    简介：本文提出了一种基于模糊理论优化的经典KNN（K-Nearest Neighbors）算法，通过改善样本权重分配机制，增强了模型在处理分类和回归任务中的准确性与鲁棒性。 FKNN, or Fuzzy k-Nearest Neighbor Classification Rule, is described in the paper A Fuzzy K-Nearest Neighbor Algorithm published in IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. The specific reference details are Volume 15, Number 4, pages 580-585.
     
  • K-近邻算法（MATLAB）
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    K-近邻算法是一种简单直观的机器学习方法，用于分类和回归问题。本教程将介绍如何使用MATLAB实现该算法，并通过实例展示其应用过程。 在处理大量数据时，我们常常会遇到效率问题。通过使用特定算法，我们可以选择性地提取与某个点最近的一些点进行计算，从而显著提高计算效率。