探索 LSH：无监督学习的秘密武器
作为一名热爱探索数据的技术发烧友，我痴迷于发现数据中的模式和联系。而 LSH 正是我用来揭开无监督学习这一神秘领域的面纱的神秘咒语。
什么是 LSH？
想象一下你有一大堆数据点，每个数据点都生活在一个多维空间中。LSH 通过创建一个包含多个桶的散列表，将这些数据点映射到一个较低的维度。每个桶基本上是一个多维空间中的一个较小区域，它包含相似的数据点。
它如何工作？
LSH 使用称为哈希函数的特殊函数来将数据点映射到散列表中的桶中。哈希函数具有一个有趣且至关重要的属性：相似的输入很可能被映射到同一个桶中。因此，通过查看数据点落在哪个桶中，我们可以大致了解它们是否相似。
为什么要使用 LSH？
LSH 的优点是显而易见的：
应用
LSH 有广泛的应用，包括：
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