多次元空間での最近傍点探索アルゴリズムの実験的解析と拡張

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概要

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高次元空間での最近傍点検索問題には、マルチメディア情報検索、パターン認識や統計解析などの応用分野があり、問題のサイズはより大規模化しており、この問題を高速に解くことは非常に重要である。Clarksonが近接履歴グラフを逐次的に、概念的な点集合を用い近似的に構成し、近似的に検索をする方法を提案している。本論文では、Clarksonの方法を一部変更した方法を提案する。具体的には、近接履歴グラフを更新する際に、これまでの履歴構造を利用するようにした。これにより、ある条件の下、検索時間を短縮することができた。また、この方法の解析および実装をし、一様分布と頻度ベクトルデータを用い、Clarksonの方法との比較を行う。
一般社団法人情報処理学会の論文
1998-05-20

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