我正在尝试利用k最近邻算法解决字符串相似性问题，即给定一个字符串和一个知识库，我想输出与我的给定字符串相似的k个字符串。是否有任何教程可以解释如何利用kd树来高效地进行这种字符串的k最近邻查找？字符串长度不会超过20个字符。

四叉树和kd-tree之间的主要区别是什么？我知道它们都可以在多个维度中分割点，但我不明白为什么会选择其中之一。我需要一种结构，可以让我计算在给定区域内有多少个点（2D点）。基本上，我正在尝试检测点的聚集。

我试图确定哪种结构更适合进行多个点的半径搜索，kd-tree还是octree？这已经在这个问题中提到过，但没有答案。在我的看法中，由于octree对于叶子节点有固定的大小，因此可以计算出需要访问的分支，而对于kd-tree，则需要迭代地访问分支，直到覆盖半径。

在写完这篇文章后，我决定付诸行动，将我的一个旧项目转换为使用recursion-schemes。 所涉及的数据结构是懒惰的kdtree。请查看具有显式递归和隐式递归的实现。 这主要是一种沿着以下方向进行的简单转换：data KDTree v a = Node a (Node v a) (N...

我正在寻找一种方法来构建几个kd树，以便快速查询一些n维数据。然而，我在使用scipy KD树算法时遇到了一些问题。 我的数据由id -> {data: somedata, coordinate: x, y}组成。 我希望能够基于坐标和k个最近邻居的id进行查询，并获取固定半径邻居的...

我正在寻找Java中的KDTree实现。 我已经进行了谷歌搜索，结果似乎相当杂乱。虽然有许多结果，但它们大多只是一次性的小实现，我希望能找到一些更具“生产价值”的东西。像Apache集合或.NET的优秀C5集合库之类的东西。这样我就可以看到公共错误跟踪器，并检查上次SVN提交发生的时间。在理想...

我有一组大量的二维点，并希望能够快速查询2D空间中任何点的k个最近邻居。由于是低维度的，使用KD-Tree似乎是一个不错的选择。我的初始数据集很少更新，因此对于查询点的时间比建立时间更重要。但是，每次运行程序时，我都需要重新加载对象，因此我还需要一种可以快速保存和重新加载的结构。 两个可用的...

我需要在kd树中实现10维数据的k近邻搜索。 但问题是，我的算法对于k=1非常快，但是对于k>1（k=2,5,10,20,100）则慢了多达2000倍。 这种情况对于kd树来说正常吗？还是我做错了什么？

我拥有一个MongoDB，其中包含约一百万个文档。这些文档都有一个字符串，表示256位的二进制数，如： 0110101010101010110101010101 理想情况下，我想查询近似的二进制匹配。这意味着，如果两个文档具有以下数字，则是Hamming距离。 目前Mongo不支持此功能...

我目前正在尝试找到一个平衡的KD树的所有节点的K个最近邻居（其中K=2）。我的实现是代码维基百科文章的变体，可以相当快地找到任何节点的KNN，时间复杂度为O(log N)。问题在于我需要找到每个节点的KNN，如果我迭代每个节点并执行搜索，则时间复杂度达到O(N log N)左右。是否有更有效的...