k-最近邻 VS 相似性搜索
k-Nearest Neighbor VS Similarity Search
这两种算法有什么区别吗？乍一看，他们似乎和我一模一样。
假设我们正在搜索图像，然后给定一张查询图像，可以使用 k-NN 算法搜索 k（例如 =10）张图像。在相似性搜索算法中，也可以搜索 10 张图像（我猜 10 张大概是阈值），结果应该与 k-NN 算法相同，对吗？
Example 的相似性搜索。
主要区别在于相似性搜索是 feature/product，而 k-NN 是一种算法。
相似度搜索就说"Give me the similar items"，就是这个功能。它没有说明应该如何完成。
k-NN 另一方面是一种算法。它不是一个特征，它是一个 classification 算法。相似性搜索有可能（尽管不太可能）在幕后实际使用 k-NN。
这两种算法有什么区别吗？乍一看，他们似乎和我一模一样。
假设我们正在搜索图像，然后给定一张查询图像，可以使用 k-NN 算法搜索 k（例如 =10）张图像。在相似性搜索算法中，也可以搜索 10 张图像（我猜 10 张大概是阈值），结果应该与 k-NN 算法相同，对吗？
Example 的相似性搜索。
主要区别在于相似性搜索是 feature/product，而 k-NN 是一种算法。
相似度搜索就说"Give me the similar items"，就是这个功能。它没有说明应该如何完成。
k-NN 另一方面是一种算法。它不是一个特征，它是一个 classification 算法。相似性搜索有可能（尽管不太可能）在幕后实际使用 k-NN。