k-最近邻 VS 相似性搜索

【问题标题】：k-Nearest Neighbor VS Similarity Searchk-最近邻 VS 相似性搜索
【发布时间】：2017-08-05 00:28:23
【问题描述】：

这两种算法有什么区别吗？乍一看，他们似乎和我一模一样。

假设我们正在搜索图像，然后给定一张查询图像，可以使用 k-NN 算法搜索 k（例如 = 10）张图像。在相似度搜索算法中，人们也可以搜索 10 张图像（我猜是 10 张类似阈值），结果应该与 k-NN 算法相同，对吧？

Example 的相似性搜索。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

主要区别在于相似性搜索是特征/产品，而 k-NN 是一种算法。

相似性搜索只是说“给我类似的项目”，这就是功能。它没有说应该怎么做。

另一方面，k-NN 是一种算法。它不是一个特性，它是一个classification 算法。有可能（尽管不太可能）相似性搜索实际上会在底层使用 k-NN。

【讨论】：