【機器學習課程-華盛頓大學】：4 聚類和檢索 4.2 LSH局部敏感哈希

kd-tree：在高維數據時很難處理，而且搜索難度高。   1、LSH是一種找到近似鄰居的方法。 比如以下這種情況，找不到真正的最近鄰。因爲我們只在要尋找的點所在的bin中找最近鄰。   2、3個挑戰： （1）分割線很難找 （2）質量函數很差時，很難解決：2個點離的很近，但被分到了2個bin中，很難解決 （3）計算量有時候很大：有時候1個bin中分的數據太多   3、提高效率：減少每次查詢的點數

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