在R中保存并递增更新最近邻模型

Question

有几个最近邻R包（例如，FNN，RANN，yaImpute）但它们似乎都不允许保存NN数据结构（覆盖树，KD树等），以便新查询的最近邻居可以计算而不重建整棵树。 R中有没有这样的功能？

我正在寻找一个函数，它返回一个数据结构，当新数据到达时，我可以逐步更新，以执行近似K最近邻搜索。

Answer 1

有一个很好的理由说明没有NN包可以做到这一点。

原因是“NN数据结构”必然包含所有输入数据点（以KD tree的形式），因此输入数据没有空间节省。似乎没有为每个新输入重新创建KD树节省 time ，但事实并非如此，唉。

原因是构建KD树的时间通常比线性的更差。这意味着，对于大型输入，在构建KD树之前排序数据是有意义的，因为这样可以更快地生成KD树，并且可以更好地平衡，这也将改善搜索（一般来说，它也比对数更差）。当然，这种方法可以加速建模和评估，但不鼓励增量更新。

我认为，如果要查找通用KD-tree package并使用它，最好的选择。

Answer 2

nabor包允许您构建树并随后对其执行查询。但我不认为它可以让你逐步更新树。