Некоторые методы оптимизации поиска ближайших соседей в больших наборах данных:

• BallTree. 1 Древовидная структура, в основе которой лежит разбиение исходного пространства данных на вложенные гиперсферы. 1 Это позволяет эффективно отсекать большие области пространства, в которых отсутствуют ближайшие соседи для точек. 1 В большинстве случаев такой алгоритм подходит для данных с произвольной метрикой расстояния. 1
• KD-Tree. 1 Древовидная структура, в которой для разбиения точек используются гиперплоскости вместо гиперсфер. 1 Это позволяет оставлять лишь те области пространства данных, в которых могут присутствовать ближайшие соседи. 1 Обычно KD-Tree больше подходит для данных с евклидовой или манхэттенской метрикой расстояния. 1
• Балансировка дерева. 1 Перебалансировка узлов позволяет улучшить эффективность поиска, минимизируя количество посещаемых узлов. 1
• Выбор оптимального размера листа. 1 В случае сильного пересечения гиперсфер, увеличение размера листа может уменьшить количество узлов, что ускорит поиск. 1
• Слияние узлов. 1 Полезно при значительном пересечении, что уменьшает их общее количество. 1
• Выбор порядка обхода. 1 Информация о структуре пересечения может сделать более эффективным порядок посещаемых узлов, начиная проверку с наиболее вероятных кандидатов. 1

Для больших выборок также часто используют приближённые методы поиска ближайших соседей. 5