.png){kind=icon}
返回
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
摘要
En 中文
本文对十七种优化欧氏距离计算的不同方法进行了比较分析，欧氏距离作为一种核心数学运算，在众多算法中扮演着关键角色，特别是在机器学习和数据分析领域。由于欧氏距离在大规模优化问题中是计算瓶颈，需要高效的计算技术来提升各类依赖距离的算法性能。为解决这一问题，可采用多种优化策略来加速距离计算。从空间数据结构、近似最近邻算法，到降维、向量化及并行计算，各种方法在不同场景下均可用于加速欧氏距离计算。这些方法对于加速关键机器学习算法（如K-means和K-nearest neighbors (KNN)）尤为重要。通过理解权衡关系并评估各种优化技术的有效性、复杂度及可扩展性，本研究结果有助于实践者针对特定场景选择最合适的方法来提升欧氏距离计算。这些优化使得现代数据驱动任务能够实现可扩展且高效的处理，直接带来能耗降低和环境影响的减少。
期刊
暂无期刊信息
机构
暂无机构信息
引用论文
暂无论文信息