K最邻近法KNN分类算法（单点、多点分类预测），内含数据和matlab代码，可运行。

基准化最近的邻居 在高维空间中快速搜索最近的邻居已成为一个越来越重要的问题，但是到目前为止，还没有很多以客观方式比较方法的经验性尝试。 该项目包含一些工具，用于对不同度量的近似最近邻（ANN）搜索的各种实现进行基准测试。 我们已经预生成了数据集（采用HDF5格式），并且还为每种算法提供了Docker容器。 有一个可确保每种算法都能正常工作。 已评估 ：LSHForest，KDTree，BallTree ：SWGraph，HNSW，BallTree，MPLSH ：ONNG，PANNG，QG 数据集 为此，我们有许多预先计算的数据集。 所有数据集均已预先划分为训练/测试数据，并以前100个邻居的形式提供了地面真实数据。 我们以HDF5格式存储它们： 数据集 外型尺寸 火车尺寸 测试尺寸 邻居 距离 下载 96 990万 10,000 100 角度的 （3.6GB） 784 60,000 10,000 100 欧几里得 （217MB） 960 1,000,000 1,000 100 欧几里得 （3.6GB） 25 1,183,514 10,0

弹性蛋白 Elasticsearch插件，用于在密集的浮点和稀疏布尔向量上进行相似性搜索。 文献资料 如果您想为Elastiknn做出贡献，请参阅developer-guide.md。 社区 如果您有疑问，错误等，请在上。 用户数 您正在使用Elastiknn吗？ 如果是这样，请考虑提交拉取请求以在下面列出您的组织。 ：使用Elastiknn进行数百万个图像集中的反向图像查找 建物 建造 地位 Github CI构建 Github发布版本 发行版 神器 释放 快照 资料下载 Elasticsearch插件zip文件 Elastiknn的Python HTTP客户端 具有精确和近似向量相似性模型的Java库 带Lucene查询和Elastiknn中使用的构造的Java库 Elastiknn JSON API的Scala案例类和圆形编解码器 基于elastic4s的Elast

最近的邻居和回溯Python实现 最接近邻居和回溯算法的python实现，以便找到权重最小的汉密尔顿电路。 该代码和报告是作为2018年Spring离散数学课程的一部分编写的。其概念是飞越Jupyter的7颗卫星，然后返回家中。 :rocket: :milky_way: 。 查看报告以获取更多信息。

kdTree，C / C ++和python代码。 这是用于构建kdTree并在kdTree中搜索最近邻居的代码