我有一个5维点集，我想找到最接近不完整查询点的点。 示例查询点是（X，X，34,45,66）。
我想知道是否有任何使用欧几里德距离测量的算法，只考虑定义值的维度（在上面的示例查询中碰巧是第3，第4和第5）来给出最近的邻居？
我尝试使用kd-tree，但意识到用它进行的搜索只有在你到达“叶子”时才会起作用。节点（并在绑定测试中开始向上移动球）。由于缺少某些维度的值，它无法到达叶节点，对吗？然后，当缺少维度是判别式时遇到这样的分裂节点时，我需要在两个方向上遍历，并且我最终会得到几个叶子节点。所以，如果我没有错，我需要从这些节点中运行许多knn搜索，我是对的吗？
请提供更详细的解释，只是是/否。