使用 Voronoi 图进行最近邻搜索
我已经成功地使用Fortune的方法实现了在二维空间内生成Voronoi图的方法。但是现在我正试图将其用于点的最近邻查询（该点不是用于生成图形的原始点之一）。我看到很多人说可以在O（lg n）时间内完成（我相信他们），但我找不到如何实际完成的描述。 我熟悉二分查找，但我无法想出一个能够保证上...
在KD树中寻找所有节点的K近邻的高效方法
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...
Python中的最近邻搜索（不使用k-d树）
我来自C++背景，现在开始学习Python。我想找到一种快速且简单的方法来查找具有多个维度的查询点在二维（numpy）多维点数组（也是numpy数组）中的最近邻。我知道scipy有k-d树，但我认为这不是我想要的。首先，我将改变2D数组中多维点的值。其次，2D数组中每个点的位置（坐标）很重要，...
KNeighborsClassifier的概率预测方法只返回0和1
有谁能告诉我我的代码哪里出了问题？为什么我可以使用LinearRegression预测鸢尾花数据集的概率，但是KNeighborsClassifier却只给我0或1的结果，而不是像LinearRegression一样给我一个结果呢？ from sklearn.datasets import ...
四叉树和Kd树
我有一组各地位置的纬度和经度信息，也知道我的当前位置的纬度和经度。我需要找出最靠近我的当前位置的地点。 Kdtree和quadtree中哪个算法是从纬度和经度信息集中查找邻近位置最好的？ 其中一个算法相对于另一个算法的优点是什么？ 我们如何在C＃中实现这些算法以实现上述目的？ Not...
为什么减小K值会增加K最近邻算法的复杂性？
从我的教科书摘录中提到，当运行此算法时，减少 K 的值实际上会增加其复杂度，因为它必须运行更多的“平滑处理”。 有人能解释这个问题吗？ 我的理解是，在 1NN 中，你将训练集输入其中。你在测试集上进行测试。假设你的测试集中只有一个点。它找到最接近它的训练集中的一个点，并返回其值。 这肯定...
支持快速近似最近邻查询的数据库
有没有支持高维向量空间快速近似最近邻查询的数据库？ 我正在寻找适用于以下用例的数据库： 适用于数百万个点 适用于数百到数千个维度 可能使用覆盖树或局部敏感哈希进行索引 是否存在这样一个健壮的实现？
如何在MySQL中使用单个查询查找前一条和后一条记录？
我有一个数据库，希望使用单个查询查找按ID排序的前一条和后一条记录。我尝试过使用union，但是不起作用。:(SELECT * FROM table WHERE `id` > 1556 LIMIT 1 UNION SELECT * FROM table WHERE `id` <1...
如何使用Spark查找10亿条记录中的最近邻？
给出包含以下信息的10亿条记录： ID x1 x2 x3 ... x100 1 0.1 0.12 1.3 ... -2.00 2 -1 1.2 2 ... 3 ... 对于上述每个ID，我想找到其最接近的前10个ID，基于它们的...
Canvas中的最近邻渲染
我有一个使用精灵表格进行动画的精灵。它只有16x16像素，但我想将它放大到大约64x64像素，以便展现其像素化的美感！ 结果很糟糕，因为浏览器会抗锯齿。 :/ 谢谢！ 编辑：不需要CSS，这里是我的绘制函数。function drawSprite(offsetx:number,off...