Какие алгоритмы используются для оптимизации вычисления расстояний между точками в больших пространственных данных?

Для оптимизации вычисления расстояний между точками в больших пространственных данных используются, например, следующие алгоритмы:

• Алгоритм Дугласа‑Пекера. habr.com Основан на максимальном расстоянии точки от прямой, соединяющей начальную и конечную точки сегмента трека. habr.com Эффективен для длинных полигональных линий с большим количеством точек, где важна общая форма, а не мелкие детали. habr.com
• Алгоритм радиального расстояния. habr.com Основан на расстоянии точек трека от начальной до каждой последующей. habr.com Подходит для линий, где точки распределены равномерно вокруг центральной линии и важно сохранить радиальные характеристики. habr.com
• Алгоритм Ритмана‑Викера. habr.com Основан на изменении длины и площади трека при удалении точки. habr.com Эффективен для линий с большим количеством точек, где важно сохранить основные характеристики, удаляя менее значимые точки. habr.com
• Алгоритм DBSCAN. cartetika.ru Плотность в этом алгоритре определяется количеством точек, а также расстоянием, на котором эти точки находятся. cartetika.ru Основными гиперпараметрами на входе являются радиус окрестности и минимальное количество точек, которое может быть в одном кластере. cartetika.ru
• Алгоритм OPTICS. cartetika.ru Сочетает в себе элементы иерархической и плотностной кластеризации. cartetika.ru В отличие от DBSCAN, OPTICS не требует заранее заданных параметров радиуса окрестности и минимального числа точек — вместо этого алгоритм строит граф достижимости, который учитывает расстояния между точками и плотность данных. cartetika.ru