C++ 具有余弦距离的mlpack最近邻？

我想使用mlpack中的NeighborSearch类对一些表示文档的向量执行KNN分类

我想用余弦距离，但我有困难。我认为这样做的方法是使用内积度量“IPMetric”并指定余弦距离核。。。这就是我所拥有的：

NeighborSearch<NearestNeighborSort, IPMetric<CosineDistance>> nn(X_train);

邻域搜索nn（X_列车）；

但我得到以下编译错误：

/usr/include/mlpack/core/tree/hrectbound_impl.hpp:211:15: error: ‘Power’ is not a member of ‘mlpack::metric::IPMetric<mlpack::kernel::CosineDistance>’
 sum += pow((lower + fabs(lower)) + (higher + fabs(higher)),
           ^
/usr/include/mlpack/core/tree/hrectbound_impl.hpp:220:3: error: ‘TakeRoot’ is not a member of ‘mlpack::metric::IPMetric<mlpack::kernel::CosineDistance>’
if (MetricType::TakeRoot)
^

/usr/include/mlpack/core/tree/hrectbound\u impl.hpp:211:15:错误：“电源”不是“mlpack:：metric:：IPMetric”的成员
总和+=pow（（较低+fabs（较低））+（较高+fabs（较高）），
^
/usr/include/mlpack/core/tree/hrectbund_impl.hpp:220:3:错误：“TakeRoot”不是“mlpack:：metric:：IPMetric”的成员
if（MetricType:：TakeRoot）
^

我怀疑问题可能是默认的树类型KDTree不支持这个距离度量？如果这是问题所在，是否有一个树类型适用于余弦距离

最后，有可能使用暴力搜索吗？我似乎找不到一种完全不用树的方法

---

谢谢！

不幸的是，正如您所怀疑的，任意度量类型不适用于KDTree——这是因为kd树需要一个可以分解为不同维度的距离。但这在

IPMetric

中是不可能的。相反，为什么不尝试使用覆盖树呢？树的构建时间可能有点长r但应提供可比性能：

NeighborSearch<NearestNeighborSort, IPMetric<CosineDistance>, arma::mat,
    tree::StandardCoverTree> nn(X_train);

邻域搜索nn（X_列车）；

如果要执行暴力搜索，请在构造函数中指定搜索模式：

NeighborSearch<NearestNeighborSort, IPMetric<CosineDistance>, arma::mat,
    tree::StandardCoverTree> nn(X_train, NAIVE_MODE);

邻域搜索nn（X_序列，朴素模式）；

---

我希望这是有帮助的；如果我能澄清什么，请告诉我。

不幸的是，正如您所怀疑的，任意度量类型不适用于KDTree——这是因为KDTree需要一个可以分解为不同维度的距离。但这在

IPMetric

中是不可能的。相反，为什么不尝试使用封面呢树？树的构建时间可能稍长，但应提供可比性能：

NeighborSearch<NearestNeighborSort, IPMetric<CosineDistance>, arma::mat,
    tree::StandardCoverTree> nn(X_train);

邻域搜索nn（X_列车）；

如果要执行暴力搜索，请在构造函数中指定搜索模式：

NeighborSearch<NearestNeighborSort, IPMetric<CosineDistance>, arma::mat,
    tree::StandardCoverTree> nn(X_train, NAIVE_MODE);

邻域搜索nn（X_序列，朴素模式）；

---

我希望这会有帮助；如果我能澄清什么，请告诉我。

Ack，我应该补充两件事：我认为

tree:：BallTree

在这里也适用于您，而且，您的任务是查找具有最大余弦相似性的点吗？您使用的设置将查找具有最小余弦相似性的点。谢谢！！我尝试使用BallTree bu我仍然收到编译错误…它说邻居搜索需要二元空间树，它使用hrectbound，它需要LMetric。我已经共享了我的代码和编译器输出，如果这有帮助的话。可能是我在用#includes做傻事吗？我看到你在使用mlpack 2.0.2，所以使用

true

作为第二个参数使用构造函数而不是

NAIVE_MODE

。您提供的代码和编译器输出中没有任何内容；如果使用BallTree，它根本不应该实例化HRectBound类。您确定这是一个干净的构建吗？我想我可能已经弄明白了——NeighborSearch还将“TraversalType”作为模板参数，默认值是mlpack:：tree:：BinarySpaceTree，它正在生成这些编译错误。我应该将TraversalType设置为什么？这很奇怪，TraversalType应该默认为给定的树型，而不是BinarySpaceTree。您可能可以将其设置为

BallTree，arma:：mat>：：DualTreeTraverser

，我认为我工作。你想在mlpack github上打开一个bug吗？我想你已经发现了一个问题。确认，我应该添加两件事：我认为

tree:：BallTree

在这里也适用于你，而且，你的任务是找到具有最大余弦相似性的点吗？你正在使用的设置将找到具有最小余弦相似性的点拉里蒂。谢谢！！我试过使用BallTree，但仍然有编译错误…这是说邻居搜索需要使用二进制空间树，它使用hrectbound，它需要LMetric。如果有帮助的话，我已经分享了我的代码和编译器输出。可能是我在用#包含做一些愚蠢的事情吗？我看到你在使用mlpack 2.0.2，所以使用

true

作为构造函数的第二个参数，而不是

NAIVE_MODE

。您提供的代码和编译器输出中没有任何内容；如果使用BallTree，它不应该实例化HRectBound类。您确定这是一个干净的构建吗？我想我可能已经找到了它——NeightorSearch also将“TraversalType”作为模板参数，默认值是mlpack:：tree:：BinarySpaceTree，它正在生成这些编译错误。我应该将TraversalType设置为什么？奇怪的是，TraversalType应该默认为给定的树类型，而不是BinarySpaceTree。您可能可以将其设置为

BallTree，arma:：mat>：：DualTreeTraverser

我认为这会起作用。不过，您是否想在mlpack github上打开一个bug？我认为您发现了一个问题。