Реализация LSH в python 3 с евклидовым расстоянием и видя всех соседей в LSHForest

Question

Я ищу эффективную реализацию LSH в python 3, которая использует Euclidean расстояние.

Существует реализация «in-python» LSHForest, но она использует косинусные расстояния.

Кроме того, даже используя эту реализацию, я не нашел способа увидеть содержимое каждой из корзин, например, если использовать LSH для кластеризации - он возвращает только определенное количество приблизительных соседей в пределах определенного радиуса. Но если я хочу видеть всех соседей, я не вижу, как это можно сделать (я не хочу использовать произвольный радиус поиска, и я действительно не уверен, что означает очень большой или бесконечный радиус, используя это реализация).

Поймите любое понимание. Большое спасибо.

Answer 1

Рекомендации по программному обеспечению можно получить здесь: Software Recommendations.

---

Для, как это работает, сначала прочтите мой answer, а затем предположим, что вы спрашиваете из пакета (я не использовал его) большой к (k должно быть число соседей, возвращаемый программного обеспечения), в пределах большого радиуса r. Это должно вернуть много соседей, установив k = N, где N - это количество точек в вашем наборе данных, и вы получите всех соседей.

Если вы хотите увидеть всех соседей в определенном ведре, вам нужно выяснить, сколько очков может содержать ведро, и установить k на это число.