用Locality Sensitive Hashing（LSH）选取与一个数据近邻的数据的索引的Python代码

以下是使用scikit-learn库实现Locality Sensitive Hashing（LSH）选取数据近邻索引的Python代码示例：

from sklearn.neighbors import LSHForest

# 构造数据集
X = [[0], [1], [2], [3]]

# 构建LSH Forest
tree = LSHForest(n_estimators=10).fit(X)

# 选择查询点
query_point = [[1.5]]

# 选取最近邻
dist, ind = tree.kneighbors(query_point, n_neighbors=1)

# 打印选取的最近邻索引
print(ind)

代码中，我们先构造了一个二维数据集X，然后使用LSH Forest算法构建了一个LSH Forest。接着，我们选择一个查询点query_point，并使用tree.kneighbors方法选取了与query_point最近的数据点的索引。最后，我们打印出了选取的最近邻索引ind。需要注意的是，LSH Forest的n_estimators参数控制森林中树的数量，可以根据实际情况进行调整。

相关问题

如何用Python实现 Locality Sensitive Hashing (LSH)算法？

Locality Sensitive Hashing (LSH)是一种用于近似最近邻搜索的数据结构技术，它通过构造一组哈希函数，使得相似的数据元素有较高的概率被映射到相同的哈希桶中。在Python中实现LSH通常涉及以下几个步骤：

1. **选择合适的哈希函数**：LSH的核心是设计对相似数据“敏感”的哈希函数。常见的LSH函数如随机投影、随机散列函数或SimHash。

- **随机投影**：将高维向量映射到低维空间，比如使用`sklearn`库中的`TruncatedSVD`或`random_projection.GaussianRandomProjection`。

- **SimHash**：生成二进制串，对每个维度，如果数值大于0，则对应的位设为1；否则设为0。这种操作可以用`hashlib`中的`md5`或`sha1`等完成。

2. **构建哈希表**：创建多个哈希表，每个表对应一个哈希函数。对于输入数据，应用哈希函数将其映射到不同的桶中。

3. **查找邻居**：给定一个新的查询点，使用同样的哈希函数计算其哈希值，并在所有相关的哈希表中查找碰撞的点。这些可能是潜在的近邻。

4. **合并结果**：为了提高召回率，可以采用“并集”或“交集”策略来合并多个哈希表的结果，进一步筛选出最有可能的近邻。

from sklearn.random_projection import GaussianRandomProjection
import hashlib

def lsh_search(data, queries, num_tables, hash_len):
    # 初始化哈希表列表
    hash_tables = [[] for _ in range(num_tables)]

    # 对数据应用哈希函数并存储到哈希表中
    for point in data:
        hashes = [get_hash(point, hash_func) for hash_func in generate_hash_functions(hash_len)]
        for table_idx, hash_val in zip(range(num_tables), hashes):
            hash_tables[table_idx].append((point, hash_val))

    # 查找近邻
    for query in queries:
        closest_neighbors = set()
        for table_idx, table_data in enumerate(hash_tables):
            candidates = [data_point for data_point, _ in table_data if get_hash(query, hash_func) == hash_val]
            closest_neighbors.update(candidates)

        return closest_neighbors

# 辅助函数：生成哈希函数
def generate_hash_functions(hash_len):
    rng = np.random.RandomState(42)
    return rng.normal(size=(hash_len, data_dim))

# 辅助函数：计算哈希值
def get_hash(vector, projection_matrix):
    projected_vec = projection_matrix.dot(vector)
    binary_str = ''.join(str(int(i > 0)) for i in projected_vec)
    return int(binary_str, 2)

Locality-sensitive hashing（LSH）的Python代码

以下是使用Python实现Locality-sensitive hashing（LSH）算法的示例代码：

import numpy as np
import hashlib

# 生成一些随机数据
data = np.random.rand(1000, 10)

# 设置LSH参数
num_tables = 10
num_hashes = 5
hash_size = 10

# 初始化LSH表
tables = [{} for _ in range(num_tables)]
hash_funcs = [hashlib.sha1, hashlib.md5, hashlib.sha256, hashlib.blake2s, hashlib.sha3_256]

# 建立LSH表
for i in range(num_tables):
    for j in range(1000):
        hash_values = []
        for k in range(num_hashes):
            hash_value = hash_funcs[k](data[j].tostring()).hexdigest()[:hash_size]
            hash_values.append(hash_value)
        hash_key = ''.join(hash_values)
        if hash_key not in tables[i]:
            tables[i][hash_key] = []
        tables[i][hash_key].append(j)

# 查询近似相似的数据点
query = np.random.rand(10)
query_hash_values = []
for k in range(num_hashes):
    hash_value = hash_funcs[k](query.tostring()).hexdigest()[:hash_size]
    query_hash_values.append(hash_value)
query_hash_key = ''.join(query_hash_values)

similar_points = set()
for i in range(num_tables):
    if query_hash_key in tables[i]:
        similar_points.update(tables[i][query_hash_key])

print(similar_points)

这段代码生成一个大小为1000的随机数据集，并使用LSH算法建立10个LSH表。然后，给定一个查询点，代码计算查询点的哈希值，并在每个LSH表中查找具有相同哈希值的数据点。最后，代码返回所有这些数据点的索引，这些数据点与查询点相似。在实际应用中，可以使用更复杂的哈希函数和更多的LSH表来提高准确性和效率。