矩阵序列matlab代码-kNN-CUDA:使用GPU快速进行k最近邻搜索

矩阵序列matlab代码介绍 k最近邻算法（k-NN）是广泛用于分类和回归的机器学习算法。 k-NN算法被用于许多研究和工业领域，例如3维对象渲​​染，基于内容的图像检索，统计（熵和散度的估计），生物学（基因分类）等。kNN搜索的处理时间在许多应用领域，尤其是在高维空间中，仍然是瓶颈。 在这项工作中，我们尝试通过使用GPU执行kNN搜索来解决此处理时间问题。 作者 文森特·加西亚（Vincent Garcia） 埃里克·德布鲁夫（ÉricDebreuve） 米歇尔·巴劳德（Michel Barlaud） 描述 输入k-NN算法的值： 一组参考点。 查询点集。 参数k对应于要搜索的邻居数。 对于每个查询点，k-NN算法在参考点集中找到k个最近的点（k个最近的邻居）。 该算法返回（1）参考点集中k个最近点的索引（位置）和（2）k个相关联的欧几里得距离。 我们为此算法提供3种CUDA实现： knn_cuda_global使用GPU全局内存计算k-NN，以存储参考点和查询点，距离和索引。 knn_cuda_texture使用用于存储参考点的GPU纹理内存和用于存储其他阵列的GPU全局内存来计算