K-D树和暴力之间的比较搜索时间

Question

这是根据我写的k-d树和蛮力的维度执行速度的图表。 指针集的数量固定为1 M（1,000,000），Query测量的速度为1000次。 k - d树的增加是巨大的，但蛮力不是。 我想知道为什么会出现这些结果以及如何改进它们。

Answer 1

一些想法：

• 性能可能很大程度上取决于数据的特征。例如，数据点是均匀分布，聚类还是以其他方式排列？

• 此外，您正在执行的查询类型是什么？一种解释是您正在使用窗口查询返回整个点集或其大部分。在这种情况下，蛮力总是会更快。

• KD-Tree实施中是否存在缺陷？

通常，已知kD-Tree在高维度下不能很好地扩展。因此，例如在机器学习中，维度通常会降低到10到20左右。但是，除非你在GPU上做暴力，否则KD-Tree应该更快。

如果您正在寻找具有高维度（插入/窗口查询）更好扩展的结构，请查看R*Trees或PH-Tree（后者是自我广告，目前仅限于60个尺寸，但本周将发布高调版本）。对于k最近邻搜索，请查看CoverTrees或BallTrees。如果您使用的是Java，可以查看my repo中的实现。我还实现了R*Tree here。