lsh2. ( 最 ) è¿‘å‚点探索 ( Nearest Neighbor Search) ã¨ã¯ ã„ã‚ゆるã€ç‰¹å¾´ç©ºé–“内ã§ã®é¡žä¼¼ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿æŽ¢ç´¢ 二種類ã®å•é¡ŒãŒè€ƒãˆã‚‰ã‚Œã‚‹ 定義 â„œ d 空間上ã®ç‚¹é›†åˆ P ãŒä¸Žãˆã‚‰ã‚ŒãŸå ´åˆ 最近å‚点探索 クエリ点 q ã«å¯¾ã—〠p∈P ã§ã€ ||p-q|| を最å°ã¨ã™ã‚‹ç‚¹ p を求ã‚ã‚‹å•é¡Œ r- è¿‘å‚点探索 クエリ点 q ã«å¯¾ã—〠p∈P ã§ã€ ||p-q||<r ã¨ãªã‚‹ç‚¹ p ã‚’ ( å˜åœ¨ã™ã‚‹ã®ãªã‚‰ã° ) 列挙ã™ã‚‹å•é¡Œ 3. è¿‘å‚点探索å•é¡Œ è¿‘å‚点探索アルゴリズムã¯ã€ä»¥ä¸‹ã®ã‚ˆã†ãªã‚¿ã‚¹ã‚¯ã«ãŠã„ã¦åˆ©ç”¨ã•ã‚Œã‚‹ インスタンスベースå¦ç¿’(k-è¿‘å‚法) クラスタリング データセグメンテーション データベース検索 最çŸçµŒè·¯æœ¨æŽ¢ç´¢(Minimum Spanning Tree) データ圧縮 類似データ検索 4. è¿‘å‚点探索アルゴリズム最もå˜ç´”ãªã‚‚ã®ã¯ã€ã‚¯ã‚¨ãƒªç‚¹ q ã¨ã€ p∈P ã®ç‚¹å…¨
統計的機械å¦ç¿’入門
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