【摘 要】
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提出一种在椭圆体聚类上进行主分量排序的高维索引方法,线性访问较少的数据点就可完成k近邻搜索过程.该方法对数据集进行椭圆体聚类划分,在KL变换域上建立近似向量.在k近邻搜
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提出一种在椭圆体聚类上进行主分量排序的高维索引方法,线性访问较少的数据点就可完成k近邻搜索过程.该方法对数据集进行椭圆体聚类划分,在KL变换域上建立近似向量.在k近邻搜索过程中,采用部分失真搜索算法,按照距离下界由小到大的顺序依次搜索各个椭圆体聚类.在大型高维图像特征库上的实验表明,与其他向量近似方法相比,该索引结构降低近似向量的访问数量,能够较显著提高k近邻搜索速度.
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