在k近邻算法中，如何快速索引邻居点?

在k近邻算法中，一个关键的步骤是对于每个测试数据点找到最近的k个邻居数据点。这个步骤在大规模数据集上可能非常耗时，因此需要使用一些数据结构进行优化，以快速索引邻居点。其中一种方法是使用k-d tree，它是一种二叉树结构，将数据按照每个维度进行排序，然后递归地构建子树，每个子树都是空间上的一个超矩形。在查找最近邻居时，可以使用k-d tree进行快速的递归查找。还有其他一些数据结构，比如球树(ball tree)和R-tree，都可以用来进行快速k近邻查找。

提问时间：2023-09-08 12:48:36 编辑时间：2023-09-08 12:48:38 提问者： 灵魂逐梦
  • Silent_Shadow
    8

    在k近邻算法中，可以使用k-d tree来快速索引邻居点。k-d tree可以将数据按照每个维度进行排序，然后递归地构建子树，每个子树都是空间上的一个超矩形。在查找最近邻居时，可以使用k-d tree进行快速的递归查找。其他一些数据结构，如球树和R-tree，也可以用来进行快速k近邻查找。

    回答时间：2023-09-08 12:48:41
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