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  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-01-13
    • 文件大小：38797312
    • 提供者：u010811257

  1. 从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法（二）

  2. 之前blog内曾经介绍过SIFT特征匹配算法，特征点匹配和数据库查、图像检索本质上是同一个问题，都可以归结为一个通过距离函数在高维矢量之间进行相似性检索的问题，如何快速而准确地找到查询点的近邻，不少人提出了很多高维空间索引结构和近似查询的算法。一般说来，索引结构中相似性查询有两种基本的方式：一种是范围查询，范围查询时给定查询点和查询距离阈值，从数据集中查找所有与查询点距离小于阈值的数据另一种是K近邻查询，就是给定查询点及正整数K，从数据集中找到距离查询点最近的K个数据，当K=1时，它就是最近邻查

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38723516

  1. 从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法

  2. 前两日，在微博上说：“到今天为止，我至少亏欠了3篇文章待写：1、KD树；2、神经网络；3、编程艺术第28章。你看到，blog内的文章与你于别处所见的任何都不同。于是，等啊等，等一台电脑，只好等待..”。得益于田，借了我一台电脑（借他电脑的时候，我连表示感谢，他说“能找到工作全靠你的博客，这点儿小忙还说，不地道”，有的时候，稍许感受到受人信任也是一种压力，愿我不辜负大家对我的信任），于是今天开始Top10AlgorithmsinDataMining系列第三篇文章，即本文「从K近邻算法谈到KD树、S

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：270336
    • 提供者：weixin_38746574

  1. 从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法（二）

  2. 之前blog内曾经介绍过SIFT特征匹配算法，特征点匹配和数据库查、图像检索本质上是同一个问题，都可以归结为一个通过距离函数在高维矢量之间进行相似性检索的问题，如何快速而准确地找到查询点的近邻，不少人提出了很多高维空间索引结构和近似查询的算法。一般说来，索引结构中相似性查询有两种基本的方式：一种是范围查询，范围查询时给定查询点和查询距离阈值，从数据集中查找所有与查询点距离小于阈值的数据另一种是K近邻查询，就是给定查询点及正整数K，从数据集中找到距离查询点最近的K个数据，当K=1时，它就是最近邻查

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38637805

  1. 从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法

  2. 前两日，在微博上说：“到今天为止，我至少亏欠了3篇文章待写：1、KD树；2、神经网络；3、编程艺术第28章。你看到，blog内的文章与你于别处所见的任何都不同。于是，等啊等，等一台电脑，只好等待..”。得益于田，借了我一台电脑（借他电脑的时候，我连表示感谢，他说“能找到工作全靠你的博客，这点儿小忙还说，不地道”，有的时候，稍许感受到受人信任也是一种压力，愿我不辜负大家对我的信任），于是今天开始Top 10AlgorithmsinDataMining系列第三篇文章，即本文「从K近邻算法谈到KD树、

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：270336
    • 提供者：weixin_38520437