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我有大量数据(文本)语料库,我已将其转换为稀疏术语文档矩阵(我正在使用 scipy.sparse.csr.csr_matrix
来存储稀疏矩阵)。我想为每个文档找到前 n 个最近的邻居匹配项。我希望 Python scikit-learn
库中的 NearestNeighbor
例程(准确地说是 sklearn.neighbors.NearestNeighbor
)可以解决我的问题,但效率很高使用空间分区数据结构(例如 KD 树
或 Ball 树
)的算法不适用于稀疏矩阵。只有蛮力算法适用于稀疏矩阵(这在我的情况下是不可行的,因为我正在处理大型语料库)。
稀疏矩阵的最近邻搜索是否有任何有效的实现(在 Python 或任何其他语言中)?
谢谢。
最佳答案
迟到的答案:看看Locality-Sensitive-Hashing
关于python - 稀疏矩阵的高效最近邻搜索,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/18164348/
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有谁知道如何压缩(编码)稀疏 vector ?稀疏 vector 表示有许多“0”的 1xN 矩阵。 例如 10000000000001110000000000000000100000000 上面是稀
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我有一个大的、连通的、稀疏的邻接表形式的图。我想找到两个尽可能远的顶点,即 diameter of the graph以及实现它的两个顶点。 对于不同的应用程序,我对无向和有向情况下的这个问题都很感兴
上下文:我将 Eigen 用于人工神经网络,其中典型维度为每层约 1000 个节点。所以大部分操作是将大小为 ~(1000,1000) 的矩阵 M 与大小为 1000 的 vector 或一批 B v
我有一些大小合适的矩阵 (2000*2000),我希望在矩阵的元素中有符号表达式 - 即 .9**b + .8**b + .7**b ... 是一个元素的例子。矩阵非常稀疏。 我通过添加中间计算来创建
在 R 或 C++ 中是否有一种快速填充(稀疏)矩阵的方法: A, B, 0, 0, 0 C, A, B, 0, 0 0, C, A, B, 0 0, 0, C, A, B 0, 0, 0, C, A
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根据 this thread , Git 中的排除 sparse-checkout feature应该实现。是吗? 假设我有以下结构: papers/ papers/... presentations
我是一名优秀的程序员,十分优秀!