Какие существуют методы оптимизации поиска ближайших соседей в больших наборах данных?

Некоторые методы оптимизации поиска ближайших соседей в больших наборах данных:

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

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