高维向量快速检索方法Locality Sensitive Hashing之一汉明空间和欧式空间实现

1 高维向量检索问题 高维向量检索主要解决由数据维数增加所引发检索速度急剧下降的的问题。高维空间中数据的特点主要包括以下三个方面： (1) 稀疏性。随着维度增长，数据在空间分布的稀疏性增强； (2) 空空间现象。对于服从正态分布的数据集，当维数大约增加到10时，只有不到1％的数据点分布在中心附近； (3) 维度效应。随着维数的增加，对索引的维护效率急剧下降，并且高维空间中数据点之间的距离接近于相等

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