近似最邻近算法的基本分类是哪些？
近似最邻近（Approximate Nearest Neighbor）算法的基本分类是哪些？
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近似最邻近（Approximate Nearest Neighbor, ANN）算法的基本分类主要包括以下三种：
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基于局部敏感哈希 (LSH) 的方法：这种方法通过将高维空间中的点映射到低维空间，同时保持邻居点之间的相对局部性，从而实现快速检索。LSH能够以较高的概率将相似的向量映射到相同的“桶”中，从而加速搜索过程。
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基于乘积量化的方法：这类方法通常涉及将高维向量空间通过一系列投影和量化步骤转换为低维的、易于搜索的表示形式。一个典型例子是Product Quantization (PQ)，它将向量空间分割成多个子空间，并在每个子空间中进行量化，最终组合这些子量化结果来近似原始向量。
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基于图的方法：这类方法构建一个或多个图结构来近似表示数据点之间的邻近关系，如KNN图。查询时，通过在图上进行遍历或跳跃来快速找到近似最近邻。这种方法的一个代表是Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 图，它通过多层图结构实现了高效的索引与搜索。
这些方法都是为了在保持一定精度的前提下，显著提高大规模数据集中查找最近邻元素的效率，尤其适用于图像检索、推荐系统等需要快速响应的应用场景。
