【機器學習課程-華盛頓大學】：4 聚類和檢索 4.2 nn、knn、kd-tree和檢索

一、介紹最近鄰搜索算法 1、1NN僞代碼   2、knn僞代碼   3、文檔表示：word counts   4、文檔表示：tf*idf   5、距離矩陣 最簡單的比如： 加權重的特徵：有些特徵比較重要，則權重較大。   6、相似度計算 （1）矩陣乘法 爲了避免長短文章問題，進行歸一化。   （2）cosine   二、kd-tree 矩陣剪枝，對中小型維度的數據庫比較有效。高維數據難處理。  

>>阅读原文<<