Реализация LSH в Python 3 с евклидовым расстоянием и видением всех соседей в LSHForest

Question

Реализация LSH в Python 3 с евклидовым расстоянием и видением всех соседей в LSHForest

Я ищу эффективную реализацию LSH в Python 3, который использует евклидово расстояние.

Есть "в питоне" LSHForest реализация, но она использует косинусные расстояния.

Кроме того, даже используя эту реализацию, я не нашел способа увидеть содержимое каждой корзины, например, если использовать LSH для кластеризации - он возвращает только определенное количество приблизительных соседей в пределах определенного радиуса. Но если я хочу видеть всех соседей, я не вижу, как это можно сделать (я не хочу использовать произвольный радиус поиска, и я действительно не уверен, каково значение очень большого или бесконечного радиуса, используя это реализация).

Буду признателен за любое понимание. Большое спасибо.

1

python-3.x computational-geometry nearest-neighbor locality-sensitive-hash approximate-nn-searching

Источник

user3861925 13 июн '16 в 12:24

1 ответ

Решение

Другие вопросы по тегам python-3.x computational-geometry nearest-neighbor locality-sensitive-hash approximate-nn-searching

user2411320 14 июн '16 в 13:46 2016-06-14 13:46 · Accepted Answer · 2016-06-14 13:46

Для рекомендаций по программному обеспечению, пожалуйста, спросите здесь: Рекомендации по программному обеспечению.

Чтобы узнать, как это работает, сначала прочитайте мой ответ, а затем предположите, что вы спрашиваете из пакета (я не использовал его) большой k (k должно быть числом соседей, которое возвращает программа), в пределах большого радиуса r, Это должно вернуть много соседей, установить k = N, где N это количество точек в вашем наборе данных, и вы получите все соседи.

Если вы хотите увидеть всех соседей в определенном сегменте, то вам нужно выяснить, сколько точек может содержать и задать сегмент. k на этот номер.