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感謝那些已經回答我以前的問題，並得到了我這麼多。局部敏感散列 - 尋找R的概率和值
我有一張大約25,000個向量的表格，每個向量有48個維度，值範圍從0-255。
我正在嘗試開發一種用於查找近鄰或最近鄰點的局部敏感散列算法（http://en.wikipedia.org/wiki/Locality-sensitive_hashing）。
我現在LSH功能是這樣的：
def lsh(vector, r = 1.0, a = None, b = None):
if not a:
a = [normalvariate(10, 4) for i in range(48)]
if not b:
b = uniform(0, r)
hashVal = floor((sum([a[i]*vector[i] for i in range(48)]) + b)/r)
return int(hashVal)
我的問題，在這一點上是：
答：是否有最佳值 「normalvariate（10,4）」 我的代碼部分。這是python在random.normalvariate（http://docs.python.org/library/random.html#random.normalvariate）函數中構建的，我正在使用它來生成「d維矢量，其條目從穩定分佈中獨立選擇」。從我的試驗來看，這些價值似乎並不太重要。
B：在維基百科文章的頂部它指出：
如果d（P，Q）< = R，則h（P）= H（q）的概率至少P1
如果d（p，q）> = CR，則h（p）= H（q）的概率爲至多P2
在此也提及的R值下穩定提及的R值分配部分。 （http://en.wikipedia.org/wiki/Locality-sensitive_hashing#Stable_distributions）
C：與我以前的問題（B）相關。我發現在我的hasing函數中使用更高的R值可將我的向量映射到更小範圍的散列值。有沒有辦法來優化我的R值。
D：大約可以使用多少個表？