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NTIS 바로가기정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.3 no.6, 2014년, pp.215 - 218
In hashing-based methods for approximate nearest neighbors(ANN) search, by mapping data points to k-bit binary codes, nearest neighbors are searched in a binary embedding space. In this paper, we present a hashing method using a PCA-based clustering method, Principal Direction Divisive Partitioning(...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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해슁 기반 방법은 어디에서 이루어지는가? | 해슁 기반 방법들에서는 데이터 샘플들을 k-비트 이진 코드로 변환하는 해쉬 함수(hash function)들을 이용함으로써 근접 이웃 탐색이 이진변환 공간에서 이루어진다. Locality sensitive hashing(LSH)[3]에서는 해쉬 함수로서 임의 사영 (random projection)을 사용한다. | |
PDDP란? | PDDP는 전체 데이터를 한 개의 클러스터로 설정한 후 반복적인 클러스터의 분할을 통해 군집화를 하는 하향식 계층적 군집화 방법이다[6]. 한 클러스터를 두 개의 클러스터로 나누기 위해 가장 큰 분산을 갖는 주성분을 이용한다. | |
SH 알고리즘이 PCA를 이용하여 구현되는 세 단계는 무엇인가? | 1) PCA를 이용하여 데이터의 주성분들을 구한다. 2) 각 주성분 방향으로 사영된 데이터에서 k개의 작은 고유값에 해당하는 일차원 해석적 고유함수(analytic eigenfunction) 를 구한다. 3) 전체에서 가장 작은 k개의 고유값에 해당하는 고유함수를 구한 후, 바이너리 코드를 얻기 위해 고유함수를 0에서 임계치 처리한다. |
P. Indyk and R. Motwani, "Approximate nearest neighbors: Towards removing the curse of dimensionality", Proceedings of ACM Symposium on theory of computing, 1998.
M. Muja and D. Lowe, "Fast approximate nearest neighbors with automatic algorithm configuration", Proceedings of International Conference on Computer Vision Theory and Applications, 2009.
A. Gionis and P. Indyk and R. Motwani, "Similarity search in high dimensions via hashing", Proceedings of VLDB, 518-529, 1999.
X.-J. Wang and L. Zhang and F. Jing and W.-Y. Ma, "Annosearch: Image auto-annotation by search", Proceedings of CVPR, 1483-1490, 2006.
Y. Weiss and A. Torralba and R. Fergus, "Spectral Hashing", Proceedings of Advances in Neural Information Processing Systems, 21, 1753-1760, 2008.
D. Boley, "Principal direction divisive partitioning", Data mining and knowledge discovery, 2(4), 325-344, 1998.
Y. Lin and D. Cai and C. Li, "Density sensitive hashing", Proceedings of CoRR, 2012.
http://yann.lecun.com/exdb/mnist
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