文件名称：ann-benchmarks：Python中近似最近的邻居库的基准
文件大小：1.17MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-23 00:15:15
docker benchmark nearest-neighbors DockerPython
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