邻居敏感散列：Matlab中的高效近似k近邻搜索

资源摘要信息:"Matlab对比实验代码-nsh:邻居敏感散列" 知识点: 1. 邻居敏感散列概念：邻居敏感散列（nsh）是一种用于高维空间中的近似k最近邻居搜索算法。其基本原理是不必捕获遥远对象的距离，而是使用有限的哈希位更准确地识别接近对象的比较距离。 2. 高维空间搜索能力：在高维空间中，邻居敏感散列具有强大的搜索能力，能够处理诸如图像或文档这类可以被高维向量表示的对象。 3. 散列空间优化：通过增加散列空间中相邻对象之间的距离，可以实现对近邻的更准确识别，这与许多现有算法的目的形成了鲜明对比。 4. 实验结果和分析：根据综合实验，邻居敏感散列的表现优于其他最新技术。实验包括“代码大小与召回率”分析以及“等待时间与召回率”分析。 5. 演示和比较：Matlab用户可以在不到10秒的时间内下载并运行该代码。为了进行比较，还附带了两个基于学习的最新哈希算法。 6. 开源系统：该项目是开源的，用户可以在Matlab上下载并运行代码，相关文档可以在PVLDB 2016中找到。 7. 文件结构：压缩包文件的文件名称列表为nsh-master，暗示了代码的主目录结构或版本信息。