当大多数/所有属性都是离散且距离相等时，KD 树仍然有效吗？
人们总是吹捧 KD 树非常适合最近邻搜索。但是，如果您的数据集都是离散值，没有实际距离度量，那么它们仍然有效吗？ 例如，如果您的属性类似于[黑色，…
Python中的增量最近邻算法
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为二维快速 k 最近邻搜索选择合适的数据结构和算法
我有一个大约 100,000 个（X，Y）对的数据集，代表 2D 空间中的点。对于每个点，我想找到它的k最近邻点。 所以，我的问题是 - 假设我想绝对最小化整体…
如何在 500,000 个点的 100 维空间中找到最近的 2 个点？
我有一个 100 维空间中包含 500,000 个点的数据库，我想找到最接近的 2 个点。我该怎么做？ 更新：空间是欧几里得的，抱歉。并感谢所有的答案。顺便说…
