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摘要：本发明提出一种基于数据分布特征的高维向量压缩方法，包括：获取待压缩的高维特征向量，该高维特征向量为文本特征向量、图像特征向量、或语音特征向量；统计该高维特征向量中指定维度的数据分布，去除该高维特征向量中数据分布小于预设值的维度，得到压缩中间向量；提取该压缩中间向量的协方差特征，作为该压缩中间向量中指定维度间的相关性，合并该压缩中间向量中相关性大于预设值的维度，得到压缩结果向量。
主权项：1.一种基于数据分布特征的高维向量压缩方法，其特征在于，包括：初始步骤，获取待压缩的高维特征向量，该高维特征向量为文本特征向量、图像特征向量、或语音特征向量；第一压缩步骤，统计该高维特征向量中指定维度的数据分布，去除该高维特征向量中数据分布小于预设值的维度，得到压缩中间向量；第二压缩步骤，提取该压缩中间向量的协方差特征，作为该压缩中间向量中指定维度间的相关性，合并该压缩中间向量中相关性大于预设值的维度，得到压缩结果向量；任务执行步骤，将该压缩结果向量输入基于人工智能的识别分类模型或检索系统，得到识别分类结果或检索分类结果。
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百度查询： 中国科学院计算技术研究所 一种基于数据分布特征的高维向量压缩方法及装置
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