相似近邻搜索--乘积量化
论文：Optimized Product Quantization
主要思想：优化向量空间的分解，缩小量化前后向量的差距。
文中提出两种优化向量空间分解的方案：
一、无参优化向量空间的分解
其中，正交矩阵R由奇异值分解得到，R和聚类中心交替更新。
二、有参优化向量空间的分解
假设数据满足高斯分布，用PCA方法为特征值排序，根据特征值重排特征向量（放置到已分配奇异值乘积最小的子空间），形成旋转矩阵R。
优点：有理论保证；可为无参方法提供初始化。
参考文献：
[1] Tiezheng Ge, Kaiming Hey, Qifa Ke, and Jian Sun. Optimized Product Quantization. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2014 Apr;36(4):744-55. doi: 10.1109/TPAMI.2013.240. PMID: 26353197.
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