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为了解决Dijkstra（DK）算法对大规模数据构造最小树时效率不高的问题，结合局部敏感哈希映射（LSH），针对欧氏空间中的样本，提出了一种近似最小树的快速生成算法，即LSHDK算法．该算法通过减少查找近邻点的计算量提高运行速度．计算实验结果表明，当数据规模大于50000个点时，LSHDK算法比DK算法速度更快且所计算的近似最小树在维数较低时误差非常小（0．00—0．05％），在维数较高时误差通常为0．1％～3．0％．
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北京工业大学学报
ISSN： 0254-0037
Year： 2011
Issue： 12
Volume： 37
Page： 1915-1920
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