公开(公告)号：CN103279551A

公开(公告)日：2013-09-04

申请号：CN201310226758.2

申请日：2013-06-06

Applicant: 浙江大学

Inventor： 陈纯 ,  王灿 ,  卜佳俊 ,  朱林 ,  徐斌 ,  吴晓凡 ,  汪识翰

IPC: G06F17/30

Abstract: 一种基于欧氏距离的高维数据准确近邻快速检索方法，将高维数据表述成向量形式，然后嵌入到均值和方差构成的二维空间中，同时建立原高维数据的采样索引；进行近邻查询时，在输入查询点后，首先通过采样索引获得过滤阈值，然后利用过滤阈值在二维空间中对非近邻数据进行过滤，得到候选数据集；最后线性遍历计算所有候选数据点到查询点的距离，并计算出查询点的最近邻点；本方法的优点在于能够快速处理高维数据，并且能够查询准确的近邻点。

公开(公告)号：CN103279551B

公开(公告)日：2016-06-29

申请号：CN201310226758.2

申请日：2013-06-06

Applicant: 浙江大学

Inventor： 陈纯 ,  王灿 ,  卜佳俊 ,  朱林 ,  徐斌 ,  吴晓凡 ,  汪识翰

IPC: G06F17/30

Abstract: 一种基于欧氏距离的高维数据准确近邻快速检索方法，将高维数据表述成向量形式，然后嵌入到均值和方差构成的二维空间中，同时建立原高维数据的采样索引；进行近邻查询时，在输入查询点后，首先通过采样索引获得过滤阈值，然后利用过滤阈值在二维空间中对非近邻数据进行过滤，得到候选数据集；最后线性遍历计算所有候选数据点到查询点的距离，并计算出查询点的最近邻点；本方法的优点在于能够快速处理高维数据，并且能够查询准确的近邻点。