SHIF算法实现与性能比较MATLAB项目

资 源 简 介

本项目完整实现了SHIF算法的核心模块，支持哈希函数数量和索引层级等参数灵活配置，提供数据预处理接口和快速相似性查询功能，适用于高效数据结构研究。

详 情 说 明

SHIF算法实现与性能比较MATLAB项目

项目介绍

本项目基于MATLAB实现了SHIF（可伸缩哈希索引结构）算法的核心功能模块，专门用于高维数据的快速相似性检索。通过可配置的哈希索引结构和多层级优化技术，项目能够有效处理大规模高维数据，并提供完整的性能评估和可视化分析工具。

功能特性

• 完整算法实现：实现了SHIF算法的核心构建与检索模块
• 参数可配置化：支持哈希函数数量、索引层级等关键参数的灵活调整
• 数据预处理接口：兼容多种格式输入数据的转换与标准化处理
• 多样化查询功能：支持k近邻查询和范围查询两种相似性检索模式
• 综合性能评估：内置准确率、召回率和执行效率等多维度评估指标
• 可视化分析：提供算法性能对比曲线和检索结果分布的可视化展示

使用方法

1. 数据准备：准备n×d维特征矩阵作为输入数据
2. 参数设置：配置哈希函数数量、索引深度等算法参数
3. 索引构建：运行主程序构建SHIF索引结构
4. 查询执行：输入查询向量进行相似性检索
5. 结果分析：查看查询结果和性能评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐内存：8GB以上（处理大规模数据时建议16GB）
• 所需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件实现了项目的核心调度功能，包括算法参数初始化、数据预处理流程控制、索引结构的构建与管理、相似性查询任务的执行与调度，以及性能评估模块的集成调用和可视化分析结果的生成。该文件作为项目的主要入口点，协调各个功能模块的协同工作，确保整个算法流程的完整执行。