Algorithm 存储和比较多维向量

我有n度的多维向量。最好的处理方法是什么

• 存储（存储它们的最佳模式是什么，SQL、Mongo、Document？）
• 比较（我如何比较其中两个并找到相似之处）

例如：

a{1,3,4,1,-1},
b{2,3,3,0,0},
c{2,3,2,8,9}

如果我们比较以上两种情况，

a

和

b

更相似

你是如何大规模地做到这一点的？我想存储数千个这样的向量

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类似地，也可以是向量距离

我对存储的赌注是图形数据库，比如Neo4j。您可以使用Cypher查询计算欧几里德距离（并可能实现k-means聚类以获得最近的点）

有关实现的详细信息，请参阅以下文章--

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我的存储赌注是图形数据库，比如Neo4j。您可以使用Cypher查询计算欧几里德距离（并可能实现k-means聚类以获得最近的点）

有关实现的详细信息，请参阅以下文章--

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是固定的还是可以改变？存储器是否必须处理具有不同值

n

的向量？为什么

a

和

b

更相似（比什么更相似）？计算相似度的算法是什么？是否要计算每对向量之间的相似度？相似度是向量距离（更新的问题）。是的，n是常数。如果

n

是常数，你可以将向量存储在一个表中，表中有

n

列，每个维度一列。我的其他问题呢？我想找出每个向量之间的欧几里德距离。如果我们将它们存储在表格中，我不认为这是可以做到的，请参见我添加的等式。

n

是固定的还是可以改变的？存储器是否必须处理具有不同值

n

的向量？为什么

a

和

b

更相似（比什么更相似）？计算相似度的算法是什么？是否要计算每对向量之间的相似度？相似度是向量距离（更新的问题）。是的，n是常数。如果

n

是常数，你可以将向量存储在一个表中，表中有

n

列，每个维度一列。我的其他问题呢？我想找出每个向量之间的欧几里德距离。如果我们将它们存储在表格中，我不认为这是可以做到的，请参见我添加的等式。