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Erschienen in:
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2009 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Fast Nearest Neighbor Method Using Empirical Marginal Distribution

verfasst von : Mineichi Kudo, Jun Toyama, Hideyuki Imai

Erschienen in: Knowledge-Based and Intelligent Information and Engineering Systems

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Unfortunately there is no essentially faster algorithm than the brute-force algorithm for the nearest neighbor searching in high-dimensional space. The most promising way is to find an approximate nearest neighbor in high probability. This paper describes a novel algorithm that is practically faster than most of previous algorithms. Indeed, it runs in a sublinear order of the data size.

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Metadaten
Titel
A Fast Nearest Neighbor Method Using Empirical Marginal Distribution
verfasst von
Mineichi Kudo
Jun Toyama
Hideyuki Imai
Copyright-Jahr
2009
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Knowledge-Based and Intelligent Information and Engineering Systems

Print ISBN: 978-3-642-04591-2

Electronic ISBN: 978-3-642-04592-9

Copyright-Jahr: 2009

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-04592-9_42

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