algorithm - 寻找最近向量的算法

Question

我有一组向量。对于该集合中的向量，我喜欢找到最接近该向量的子集。什么算法可以做到这一点。

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这类算法称为最近邻或K 最近邻。

如果向量的方向很重要，则余弦相似性如例外所说的将起作用。如果向量表示空间中的位置，则任何表示空间距离的度量都将起作用。

例如欧几里得距离：取每个维度的平方差之和的平方根。这将为您提供每个向量的距离，然后按此距离对向量集进行排序。

这个过程将是 O(N) 的时间。如果这对你来说太慢了，你可能想看看一些常见的K 最近邻算法。

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使用向量之间的余弦相似度（http://en.wikipedia.org/wiki/Cosine_similarity），然后对它们进行排序。

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如果您的问题与大量数据有关：

我在 ddj.com 上发布了一个相关的算法，它可以找到离给定点最近的线：

您必须通过将给定向量转换为多个点来修改此算法。这将大大减少可能匹配的数量。然后必须通过以下方式检查每个可能的匹配项的精确匹配

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