与它相关的算法有E2LSH（EuclideanLocality-SensitiveHashing），KD-trees，K-means。假设有一个数据集：由n个D维向量组成（如：n

lsh学习链接：LSH(LocalitySensitiveHashing)原理与实现对高维数据查询最近邻，推荐使用p-stableLSH；minLSH是针对文档查询最近邻得方法；python学习与使用：python入门之类常用函数：random.gauss(mu,sigma)：均值为mu且标准偏差为sigma的高斯分布random.uniform(x,y)：将随机生成下一个实数，它在[x,y]范围

高毫林,彭天强,李弼程,等.基于多表频繁项投票和桶映射链的快速检索方法[J].电子与信息学报,2012,34(11):2574-2581.文章创新点：在E2LSH(ExactEuclideanLocalitySensitiveHashing

位置敏感哈希是当前高维空间中近似近邻(ApproximateNearNeighbor,ANN)搜索速度最快的解决方法，LSH在汉明空间进行搜索，E2LSH是对LSH的改进之一，在欧氏空间进行搜索。

LSHAlgorithmandImplementation(E2LSH)Locality-SensitiveHashing(LSH) isanalgorithmforsolvingtheapproximateorexactNearNeighborSearchinhighdimensionalspaces.ThiswebpagelinkstothenewestLSHalgorithmsinEucli

上一节，我们分析了LSH算法的通用框架，主要是建立索引结构和查询近似近期邻。这一小节，我们从p稳定分布LSH（p-Stable LSH）入手，逐渐深入学习LSH的精髓，进而灵活应用到解决大规模数据的检索问题上。 相应海明距离的LSH称为位採样算法（bit sampling），该算法是比較得到的哈希值的海明距离，可是一般距离都是用欧式距离进行度量的，将欧式距离映射到海明空间再比較其的海明距离比較麻

一.算法实现 　　基于p-stable分布，并以‘哈希技术分类’中的分层法为使用方法，就产生了E2LSH算法。 　　

E2LSH实现了R-NN问题的随机化解决方案，即(R,1−δ)-nearneighbor：每个满足||q-p||2≤R的点p被报告的概率至少为1−δ。E2LSH的实现基于基本的LSH模式。

上一小节，我们对E2LSH代码主要的源码框架和用到的数据结构作了简单介绍（http://blog.csdn.net/jasonding1354/article/details/38331229），这一节我将简单介绍一下

上一小节，我们对p稳定分布LSH的基本原理进行了介绍（http://blog.csdn.net/jasonding1354/article/details/38237353），在接下来的博文中，我将以E2LSH

上一节，我们分析了LSH算法的通用框架，主要是建立索引结构和查询近似最近邻。这一小节，我们从p稳定分布LSH（p-StableLSH）入手，逐渐深入学习LSH的精髓，进而灵活应用到解决大规模数据的检索问题上。对应海明距离的LSH称为位采样算法（bitsampling），该算法是比较得到的哈希值的海明距离，但是一般距离都是用欧式距离进行度量的，将欧式距离映射到海明空间再比较其的海明距离比较麻烦。于是

上一节，我们分析了LSH算法的通用框架，主要是建立索引结构和查询近似最近邻。这一小节，我们从p稳定分布LSH（p-StableLSH）入手，逐渐深入学习LSH的精髓，进而灵活应用到解决大规模数据的检索问题上。对应海明距离的LSH称为位采样算法（bitsampling），该算法是比较得到的哈希值的海明距离，但是一般距离都是用欧式距离进行度量的，将欧式距离映射到海明空间再比较其的海明距离比较麻烦。于是

位置敏感哈希(LocalitySensitiveHashing,LSH)是近似最近邻搜索算法中最流行的一种，它有坚实的理论依据并且在高维数据空间中表现优异。由于网络上相关知识的介绍比较单一，现就LSH的相关算法和技术做一介绍总结，希望能给感兴趣的朋友提供便利，也希望有兴趣的同道中人多交流、多指正。1、LSH原理最近邻问题（nearestneighborproblem）可以定义如下：给定n个对象的集

位置敏感哈希(LocalitySensitiveHashing,LSH)是近似最近邻搜索算法中最流行的一种，它有坚实的理论依据并且在高维数据空间中表现优异。由于网络上相关知识的介绍比较单一，现就LSH的相关算法和技术做一介绍总结，希望能给感兴趣的朋友提供便利，也希望有兴趣的同道中人多交流、多指正。1、LSH原理最近邻问题（nearestneighborproblem）可以定义如下：给定n个对象的集

最近对E2LSH系统得学习了一遍E2LSH是p-stableLSH的一个开源程序一、原始LSH1、概述    LSH主要用来解决高维空间中点的近似最近邻搜索问题，即ApproximateNearestNeighbor

LSH Algorithm and Implementation (E2LSH) Locality-Sensitive Hashing (LSH) is an algorithm for solving