目录 收起 一、算法整体介绍 二、算法详细介绍 1. 初始化数据 2. 处理Large Node 3. 处理Small Node 4. 后处理 kd-tree 三、kd-tree整体结构示意图 四、其他问题 论文题目:<Real-Time KD-Tree Construction on Graphics Hardware> 作者:Kun Zhou时间:2008 原始论文中包含了算法的伪代码,本文基于原始论...
k近邻 https://www.joinquant.com/view/community/detail/c2c41c79657cebf8cd871b44ce4f5d97最近邻 https://www.cnblogs.com/lysuns/articles/4710712.html
一、算法整体介绍 二、算法详细介绍 1. 初始化数据：计算各个tirangle(tri)的AABB包围盒，将整个场景视作一个初始的 large node，然后执行步骤2, 3, 4。2. 处理Large Node 3. 处理Small Node 4. 后处理 kd-tree 三、kd-tree整体结构示意图 四、其他问题 本文写作较为匆忙，格式与之前文章不同。
Annoy算法是一种适合实际应用的快速相似查找算法，它通过构建二叉树结构来降低查询时间复杂度，同时在构建索引时采用随机化策略以提高查询精度。实验结果显示，Annoy算法在处理大规模数据集时具有显著的性能优势。HNSW算法是一种基于图存储的数据结构，通过构建层次化的导航小世界图来实现快速近邻搜索。HNSW算法...
RANSAC算法介绍 一、RANSAC介绍 随机抽样一致算法(RANdom SAmple Consensus,RANSAC),采用迭代的方式从一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的参数。RANSAC算法假设数据中包含正确数据和异常数据(或称为噪声)。正确数据记为内点(inliers),异常数据记为外点(outliers)。同时RANSAC也假设,给定一组正确的数据...
本文介绍了几种常用的k近邻查找算法,kdtree是KNN的一种基本实现算法;考虑到并发、延时等要素,annoy、hnsw是可以在实际业务中落地的算法,其中bert/sentence-bert+hnsw的组合会有不错的召回效果。 除此之外,还有众多近邻算法。感兴趣的同学可以阅读相关论文做进一步研究。
KDTree、Annoy、HNSW原理和使用方法介绍 1、什么是K近邻算法 K近邻算法(KNN)是一种常用的分类和回归方法,它的基本思想是从训练集中寻找和输入样本最相似的k个样本,如果这k个样本中的大多数属于某一个类别,则输入的样本也属于这个类别。 关于KNN算法,一个核心问题是:如何快速从数据集中找到和目标样本最接近的K个...