KNNG (104.7 FM, King FM) is a radio station broadcasting a top 40 music format. [2] Licensed to Sterling, Colorado , United States, the station is currently owned by Wayne Johnson, through licensee Media Logic LLC, and features programming from Premiere Networks .

2021年12月4日 · Abstract: The $k$-nearest neighbor graph (KNNG) on high-dimensional data is a data structure widely used in many applications such as similarity search, dimension reduction and clustering. Due to its increasing popularity, several methods under the same framework have been proposed in the past decade.

在分析基于近邻图的 ANNS 算法之前，首先给大家介绍下 4 个经典的图结构，即：德劳内图（DG）、相对领域图（RNG）、K 近邻图（KNNG）、最小生成树（MST）。 如图1所示，这四种图结构的差异主要体现在选边过程，简单总结如下：DG 确保任意 3 个顶点 x, y, z 形成的三角形 xyz 的外接圆内部及圆上不能有除了 x, y, z 之外的其它顶点；RNG 要确保 (b)中月牙形区域内不能有其它点，这里的月牙形区域是分别以x和y为圆心，x 与 y 之间的距离为半径的两个圆的交集 …

Approximate nearest neighbor search plays a fundamental role in many areas, and the k-nearest neighbor graph (KNNG) becomes a promising solution, especially in high-dimensional space. The advantages of KNNG come at the expense of high construction time, which is in quadratic time complexity in the number of points.

此代码是基于近邻图的安全最近邻查询方法的一种实现，采用近邻图对数据集进行划分，局部敏感哈希算法对候选集进行定位，同时使用CBC模式的AES-128算法进行加解密。 ├─clientData // 存放客户端与数据拥有者共享的密钥以及哈希表等参数. ├─cloud // 云端，存放knn图以及加密后的数据. ├─dataowner // 数据拥有者预处理，包括加密、近邻图构造、哈希表构造. ├─dataset // 用到的数据集. ├─draw-matlab // matlab脚本，用于绘图. └─query // 客户端.

有效的K近邻图构建仍然是一个开放的问题，解决该问题的已知方案中没有一个是通用、有效和可扩展的。 因此，本文提出了NN-Descent方法，该方法具有以下优点： 通用。 适用于任意的相似性度量准则。 可扩展。 随着 数据集 尺寸的增加，Recall仅有很小的下降。 由于对每一个数据点的局部信息进行操作，因此适用于分布式计算环境（MapReduce）. 节省空间。 整个构建过程仅涉及到一种 数据结构 ——近邻图。 快速、精确。 百分之几的相似性比较便可实现90%以上的召回率 …

k 近邻图（knng）：每个样本点与它最近的k个邻居相连（有向图） 最小生成树（MST）：所有边的距离加起来是最小的 主要区别在于 选边策略

K最近邻 (K-Nearest Neighbor,KNN)算法，是著名的模式识别统计学方法，在 机器学习 分类算法中占有相当大的地位。 它是一个理论上比较成熟的方法。 既是最简单的 机器学习 算法之一，也是基于实例的学习方法中最基本的，又是最好的文本分类算法之一。 如果一个实例在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最近邻）的实例中的大多数属于某一个类别，则该实例也属于这个类别。 所选择的邻居都是已经正确分类的实例。 该算法假定所有的实例对应于N维欧式空间Â n 中的点 …

To overcome above limitations, an improved KNNG driven graph transfer diagnosis method via edge predictor is proposed. Firstly, few source-domain samples are used to construct initial K-nearest neighbor graph (IKNNG) for edge predictor training.

Constructing the kNNG is being used in many areas of Machine Learning, such as Clustering, Classification, and outliers detection, like in Local Outlier Factor - LOF, among others. Therefore, it is possible to understand the importance of building kNNG quickly due to …