我知道我可以使用像kd树这样的数据结构来查找平面上每个点的k个最近点(使用欧几里德距离)。但是我已经在我的程序中构造了一个Delaunay三合图，所以我想通过Delaunay三角剖分来更有效地找到k个最近的邻居。我使用Matlab，delaunayTriangulation类只允许查询到给定点的第一个最近的邻居。如何利用Delaunay三角剖分在MATLAB中找到k个最近的邻居？否则，如果我必须从Delaunay三角剖分中实现
浏览 0提问于2020-12-02得票数 2
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距离点集很远的查询点的三维最近邻
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我需要回答很多关于在点集中查找最近邻居的问题，它们位于远离查询点的位置。到目前为止，我发现的所有方法在这种情况下都很糟糕(例如，bad树可能每个查询都有O(N) )，或者需要使用Voronoi图(我有10m个点，这样Voronoi图就太昂贵了)。是否有为这种任务设计的已知算法？
浏览 9提问于2016-10-07得票数 2
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我的问题是，我正在寻找一系列点中距离每个点最近的两个邻居。那么，有没有一种方法可以使用KD树找到离某个点最近的K个邻居，即使这个点实际上在树中，或者我需要为每个点构建一个单独的KD树，而忽略我想要搜索的点？我的实现语言是C++，但我更需要算法或通用帮助，谢谢！
谢谢，斯蒂芬
浏览 0提问于2010-03-27得票数 0
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寻找K个最近点的并行算法
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我实现了以下代码，它使用"dat“中的数据点来计算每个点与所有其他点"dist”之间的距离矩阵。然后，我使用这个距离矩阵来找到与数据中的每个点“最小”的K个最近点，然后使用这个矩阵来找出K个最近邻居的总和。double* sumKnn = new double[dat.size()];
vector<vec
浏览 0提问于2012-03-05得票数 2
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我正在寻找一个枚举算法来搜索一个三维数组“球”围绕一个给定的起点。
给定一个大小为a的数组NxNxN，其中每个N对于某个k都是2^k，并且在该数组中有一个点p。我正在寻找的算法应该执行以下操作:如果a[p]满足某个谓词，则算法停止并返回p。否则将检查下一个点q，其中q是数组中与p最近且尚未被访问的另一个点。通过这里的“最近”，完美的解将是点q，它的欧几里得距离最小到p。由于只需要考虑离散点<
浏览 0提问于2017-07-04得票数 2
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问题是，我需要编写一个算法，当接收到一条新的数据行时，能够返回4个最近的目标。数据可在以下网址获得：https://drive.google.com/file/d/1HV4oF5QJXFB7vHU834TDy-mfSiG4K11V/view?📷而且，这真的是解决这个问题的最好方法吗？
浏览 0提问于2022-09-16得票数 1
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我的目标是实现不同的图像分类方法，以显示它们是如何工作的，以及这些方法背后的优缺点。我想用Java尝试和实现的方法包括：K-最近邻分类器。我想知道可以用什么来完成Java中已经存在的任务，这样我就可以改变算法的运行方式。
浏览 1提问于2008-11-29得票数 3
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我有两个数据集A和B。我想做的是，对于A中的每一个观察，我想从B中找到5个与A最接近和匹配的观测数据。谢谢你的帮助!
浏览 0提问于2018-01-08得票数 1
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因此，目前，我有以下方法，通过从具有计算距离的“距离”数组中取最小距离值，找到最短/最近的邻居。然后再进行另一次搜索来追踪它的索引，然后向我指出它属于哪个病人。但是如果我想找到三个最近的邻居，我该怎么做呢？我是否需要完全修改我的代码以适应这种情况？
浏览 0提问于2016-11-14得票数 1
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我正在用k-方法做一个项目，我的教授建议用kdtree.我在python中找到了kdtree的这个实现(我知道在find中也有，但我找不到任何示例实现)。我的问题和标题一样，是用kdtree来加速k方法，还是我错了？
浏览 2提问于2013-12-14得票数 2
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非常大数据集中的成对距离
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我有一个大约是5000000 x 6的数组，我只需要选择在一定距离内的点(行)。一开始它是快的，但经过40k的循环，它变得非常慢。ktree.query_radius(j.reshape(1,-1),r=tol, count_only=True))==1:这太快了，但我只是在挑选离群点。当我到达接近其他点(即在一个小集群中)的时候，我不知道只选择一个点而离开其他点，因为我将得到集群中所有点的相同度量标准(它们都有相同的距离)。
浏览 1提问于2021-04-24得票数 0
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我正在我的智能设备上实现k近邻算法，以便从识别数据中识别人类活动。我将解释我将如何实现它。你们能给我建议一下我正在采取的改进措施，并回答我在路上可能问的任何问题吗？作为第(3)点问题的解决方案，我正在考虑通过计算每一个特征之间的差异，为每一个特征取k最近的邻居，然后从每一个特征中选出大多数。你觉得呢？你能提议任何优化吗？谢谢您:)
浏览 1提问于2013-03-22得票数 1
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我试图为Java中的TSP设计一个2-opt本地搜索启发式算法，但我的算法似乎有缺陷。给定最近的相邻电路作为输入，它以某种方式使电路变得更糟。最近邻居：；10秒后2-opt：。我的代码如下。我的实现出了什么问题？Location[]位置只是“图”中节点的列表，每个节点都有纬度和经度，以及它与另一个节点之间的距离计算。= 0; k < locations.length; k++) {
if (System.curre
浏览 0提问于2012-12-04得票数 1
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我想写一个可以像-()一样用来扫描MICR码的c++程序。我以前使用过tesseract从图像中扫描文本，它工作得很好，但它失败得很糟糕，当我扫描MICR代码时，它给了我愚蠢的结果。如果有人能建议我如何使用tesseract或任何其他库在Windows中扫描MICR代码，我将非常感激。
浏览 5提问于2015-01-29得票数 0
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无论如何，这里有一个更广泛的问题，涵盖了这个问题：在一个项目中，我需要将n个点(x，y)分组成k个大小相等的簇(n / k)。其中x和y是双浮点数，n可以在100到10000之间，k可以在2到100之间。在算法运行之前，k也是已知的。其主要思想是用K-方法对集群产生的数组进行后处理.从最大的集群到最小的。我们通过将额外的点移动到另一个最近的集群来减小具有超过n/k成员的簇的大小。把已经
浏览 9提问于2012-01-09得票数 24
在上，提出了一种在k-d树上进行最近邻搜索的算法.我不明白的是步骤3.2的解释。你怎么知道，仅仅因为搜索点的分裂坐标和当前节点之间的差异大于搜索点的分裂坐标和当前最佳点之间的差异，就没有更近的点？二维KD树神经网络最近邻搜索动画
最近邻(NN)算法的目的是在树中寻找离给定输入点最近的点。通过使用树属性快速消除搜索空间的很大一部分，可以有效地完成此搜索。在kd-树中
浏览 10提问于2009-10-26得票数 16
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获取最近k项的最有效实现
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在K-最近邻算法中，我们从N个观测值中找到最接近新点的k个邻域，并利用这些邻域对点进行分类。根据我对数据结构的了解，我可以想到这个过程的两个实现：
创建大小为k的最大堆。计算前k点与新点的
浏览 3提问于2018-08-27得票数 0
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给定整数k> 0，设dist(x，k，A)是一个函数，它返回A中从x到其k最近点的平均欧几里德距离；dist(x，k，B)是从x到B中k最近点的平均欧氏距离。我有以下算法：{ B' = { x in B, su
浏览 1提问于2013-11-20得票数 0
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