Optimizing Euclidean Distance Computation

This paper presents a comparative analysis of seventeen different approaches to optimizing Euclidean distance computations, which is a core mathematical operation that plays a critical role in a wide range of algorithms, particularly in machine learning and data analysis. The Euclidean distance, bei...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Mathematics (Basel) Ročník 12; číslo 23; s. 3787
Hlavní autor:	Mussabayev, Rustam
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Basel MDPI AG 01.12.2024
Témata:	Algorithms Bioinformatics Clustering Comparative analysis Computational linguistics computational optimization Data analysis Data mining Data structures Datasets Efficiency Energy conservation Energy consumption Euclidean distance Euclidean geometry Euclidean space Geospatial data Germany Information management K-means clustering K-nearest neighbors (KNNs) Language processing Linear algebra Machine learning Mathematical optimization Methods Natural language interfaces Optimization parallelization Spatial data Task complexity vectorization Germany
ISSN:	2227-7390, 2227-7390
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!