KNNG (104.7 FM, King FM) is a radio station broadcasting a top 40 music format. [2] Licensed to Sterling, Colorado, United States, the station is currently owned by Wayne Johnson, through licensee Media Logic LLC, and features programming from Premiere Networks.

KD树因为有回溯的机制，它能够保证搜索回来的点是精确的，同时相比与线性查找，它计算距离的次数是减少了，但它只适合用于低维数据的检索，维度越高，搜索点当前最短距离构成的超球体与超矩形的相交概率越大，此时就趋近于线性的搜索。 （搜索时间复杂度为 O\left (DN^\frac {D-1} {D}\right) ，维度很大时（D >= 20)，检索效率趋于线性查找） 建树过程. 每个子空间按相同方式递归迭代划分，直至子空间数据量少于K。 存在问题：实际最近邻可能跨越到相邻节点. 优化： …

2021年12月4日 · The k -nearest neighbor graph (KNNG) on high-dimensional data is a data structure widely used in many applications such as similarity search, dimension reduction and clustering. Due to its increasing popularity, several methods under the same framework have been proposed in the past decade.

提出了一种名为NN-Descent的K近邻图构建方法，适用于任意相似性度量，具有可扩展性、节省空间、快速精确及易实施的特点。 通过迭代改进随机初始K近邻图，最终构建高质量近似K近邻图。 摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 > 个人博客：www.mzwang.top. Efficient K-Nearest Neighbor Graph Construction for Generic Similarity Measures. Wei Dong ([email protected]); Moses Charikar ([email protected]); Kai Li …

2022年7月7日 · In this paper, we propose a new method for building the adaptive k-nearest neighbors similarity graph (AKNNG). The AKNNG specifies different k values for different data points to obtain a better graph structure. Specifically, it sets a maximum number of the nearest neighbors and assigns a different k value () for each data point.

increasing popularity, several methods under the same framework have been proposed in the past decade. This framework contains two steps, i.e. buildin. an initial KNNG (denoted as INIT) and then refining it. by neighborhood propagation (denoted as NBPG). However, there remain several questions to be answered. Fi.

2020年5月1日 · 因此，本文沿着分治构图思路提出更好的解决方案，该方案具有高的效率和精度，而且适用于大规模图像数据集。 本文首先使用多重随机分治方法构建 基近似近邻图，把多个基近似近邻图整合到一起得到一个近似近邻图，接着，使用邻居传播方法把局部近邻传递到更宽的范围，从而快速实现一个高精度近邻图构建。 使用分治的方法迭代地划分数据集，得到一个随机划分树。 树的叶子结点对应数据集的一个子集，它的基数（数据点的个数）不超过一个常量，而 …

2017年8月24日 · K最近邻 (K-Nearest Neighbor,KNN)算法，是著名的模式识别统计学方法，在 机器学习 分类算法中占有相当大的地位。 它是一个理论上比较成熟的方法。 既是最简单的 机器学习 算法之一，也是基于实例的学习方法中最基本的，又是最好的文本分类算法之一。 如果一个实例在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最近邻）的实例中的大多数属于某一个类别，则该实例也属于这个类别。 所选择的邻居都是已经正确分类的实例。 该算法假定所有的实例对应于N维 …

We present NN-Descent, a simple yet efficient algorithm for approximate K-NNG con-struction with arbitrary similarity measures. Our method is based on local search, has minimal space overhead and does not rely on any shared global index.

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