問題タブ [nearest-neighbor]

私はグーグルにkd-treesと画像比較に関するいくつかの資料を問い合わせてきましたが、kd-treesを使用して画像比較のための技術間の「リンク」を作成できませんでした。最初に、ランダム化されたkdツリーによる速度の向上について説明している記事をいくつか見つけました。次にSIFTを紹介しました。基本的にSIFTの仕組みを理解した後、最近傍探索について読みました。

私の本当の質問は、SIFTからのポイントのメッシュがある場合、すべての画像に対してkdツリーを作成することです。最近傍検索はどのように画像を比較するのに役立ちますか？最初は、画像をツリーと比較すると、ツリー構造と、画像Aと画像Bの同じノード内のポイントからすべてのポイントがどれだけ近いかをチェックするアルゴリズムで機能すると思いました。

質問があまりにも馬鹿げている場合は、検索用の資料またはトピックを提案してください。

ありがとうございました！

数日前に、特定のベクトルの最近傍を見つける方法について質問しました。私のベクトルは21次元になりました。先に進む前に、私は機械学習や数学の領域から来ていないため、いくつかの基本的な質問をし始めています。

• ユークリッド距離は、そもそも最近傍を見つけるための良い指標ですか？そうでない場合、私のオプションは何ですか？
• さらに、k近傍を決定するための適切なしきい値をどのように決定するのでしょうか。この値を把握するために実行できる分析はありますか？
• 以前、kd-Treeを使用するように提案されましたが、ウィキペディアのページには、高次元の場合、kd-Treeはブルートフォース検索とほぼ同等であると明確に記載されています。その場合、100万ポイントのデータセットで最近傍を効率的に見つけるための最良の方法は何ですか？

上記の質問の一部（またはすべて）を明確にしていただけますか？

一連の単語 (「辞書」) があり、新しい単語が与えられた場合、辞書から最も近い単語を見つける必要があります。(実際には可変長の抽象的な「文字」のシーケンスであるため、「単語」をキーワードとして使用しています)。

メトリックとしてレーベンスタイン距離の一般化を使用しています。一般化する必要がある理由は、特定の 2 文字を交換する特定の「コスト」が必要だからです。 'a' と 'c' を交換することにより、より少なくなります。私の一般化はまだメトリックであることを自分自身に納得させる必要があると思います.

現在、単純な線形検索を使用しています。つまり、辞書内のすべての単語を繰り返し処理し、最小距離を追跡しています。より効率的な方法を探しています。

最近傍探索の方法について読み始めましたが、概念上の主な難点は、「ポイント」(単語) が視覚化できる空間に埋め込まれておらず、次元などを持つベクトルではないことです。

それを念頭に置いて、どのアルゴリズムを探すべきかについてアドバイスを聞きたいと思います。

Rでk-Nearest Neighborベースの密度推定を実行する関数/パッケージはありますか?

最短経路プログラムを作成しようとしていますが、グラフについて質問があります。最初にグラフを描くことになっていますか？どのノードが隣人であるかを他にどのように定義しますか???

ウェブページがキーワードのセットとして定義されている場合に、ウェブページの最も近い k 個の近隣を識別するためのライブラリまたはアルゴリズム (コードを自分で作成するため) を見つけたいと考えています。キーワードを抽出する部分はすでに完了しています。

とても良いものである必要はありません。

誰でも解決策を提案できますか、またはどこから始めればよいですか。過去に Yury Lifshits 氏の講義を見たことはありますが、できれば既成のものを手に入れたいと思っています。

Java ライブラリが優先されます。

* n行列と値kが与えられた場合、各要素のすべての近傍をどのように見つけるのでしょうか。例：4*4行列では、k=2 たとえば行列は：

ここで、これらの値は場所のインデックスであり、のネイバーです1 are 1,2,3,5,6,9。値3,6 and 9は、k = 2であるためにのみ取得され、kが=1の場合は存在しません。

同様に、6の隣人は1 2 3 5 6 7 8 9 10 11 and 14

これをC++で実装するためのACコードを書くのを手伝ってくれませんか。

これはフォンノイマン近傍の問題です。誰かがc++で実装できますか。ありがとう

現在、reddit-clone タイプの Web サイトを持っています。ユーザーが以前に気に入った投稿に基づいて投稿を推奨しようとしています。

これを行うには、K 最近隣または k 手段が最適な方法のようです。

これを実際に実装する方法を理解できないようです。いくつかの数式を見たことがありますが (k はウィキペディアのページにあるものなど)、あまり意味がありません。

これを行う方法をよりよく理解できるように、誰かが疑似コードまたは参照する場所を推奨できますか?

Working on a SaaS application in PHP/Zend and want to provide users with the ability to search by neighborhood as well radius from zip code. We've been trying to find a decent Neighborhood DB of the US, but so far have only found very expensive sources.

Has anyone found/built a neighborhood db either by zip code or by lat/long?