摘要： 利用高维数据空间合理划分,提出一种简单有效的KNN检索算法-LBD。通过聚类将数据划分成多个子集空间,对每个聚类子集内的高维向量,利用距离和位码定义简化表示形式。KNN搜索时,首先利用距离信息确定候选范围,然后利用某些维上的位码不相同信息进一步缩小搜索范围,提高剪枝效率。位码字符串比较时,按照维度贡献优先顺序,大大加快非候选点过滤。LBD利用特殊的B＋树组织,降低I/O和距离计算代价。采用模拟数据和真实数据,实验验证了LBD具有更高的检索效率。
梁俊杰 冯玉才. LBD：基于局部位码比较的高维空间KNN搜索算法[J]. 计算机科学, 2007, 34(6): 145-148. https://doi.org/
LIANG Jun-Jie, FENG Yu-Cai （College of Computer Science ＆ Technology, Huazhong University ＆ Computer Science, Hubei University, Wuhan 430062）. [J]. Computer Science, 2007, 34(6): 145-148. https://doi.org/
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