【摘 要】
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传统索引方法对高维数据存在'维数灾难'的困难.而对数据分布的精确描述及对数据空间的有效划分是高维索引机制中的关键问题.提出一种基于矢量量化的索引方法.该方法
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传统索引方法对高维数据存在'维数灾难'的困难.而对数据分布的精确描述及对数据空间的有效划分是高维索引机制中的关键问题.提出一种基于矢量量化的索引方法.该方法使用高斯混合模型描述数据的整体分布,并训练优化的矢量量化器划分数据空间.高斯混合模型能更好地描述真实图像库的数据分布;而矢量量化的划分方法可以充分利用维之间的统计相关性,能够对数据向量构造出更加精确的近似表示,从而提高索引结构的过滤效率并减少需要访问的数据向量.在大容量真实图像库上的实验表明,该方法显著减少了支配检索时间的I/O开销,提
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