如何在有利位置树中搜索？

Question

我试图理解优势点树以及如何使用它们，为此，我创建了一个简单的示例，并尝试使用优势点树来解决它，这就是：

假设我们有S = {5,0,6.9,7}，并且我们想执行q = 8（搜索S中与q距离最近的邻居）怎么做？

我的解决方法是：

首先：构建树：

秒：执行搜索：

根据Wikipedia，我必须找到q = 8和有利位置之间的距离，现在有利位置为7，该距离等于1，因为它小于mu（每个距离的中值点到有利点）（即2），然后我转到包含剩下的较近点的分支，然后我转到节点6，但这是错误的答案，因为最近的邻居是7或9。

我的问题：

1-构造树正确吗？如果没有，请通过说明进行更正。

2-搜索中我缺少什么？有人可以向我解释如何将搜索应用于我的示例吗？

Answer 1

我想先澄清两件事。

1. 如果您想使用Vantage点树了解前k个 值，则需要对 all 进行排序>数据并选择前k个元素。
2. 如果您想使用Vantage点树了解前k个值，则需要对 一些 数据进行排序并选择前k个元素。
3. 在特殊情况下，S中的每个元素都是一维的。 KDTree和Vantage Point树相似。
4. Vantage Point树是为S中的高维元素制作的。
5. Tau是一个髋参数。

• 如果Tau太小，将仅显示一些元素。也许小于k（因此搜索无用）。
• 如果Tau太大，将评估几乎所有数据集。

知道这一点可以解决您的问题。

我有S = {5,0,6,9,7}
我想知道更接近8的值。

副总裁建设

第一个Vantage点的
• 随机或不是那么随机选择。

我将选择0作为Vantage Point。

• 第一Vantage点计算的亩。

如果我将mu（1）设为6.05。

1. 数据 INSIDE 点树将为0（vp），5,6。

2. 数据外部点树将为9,7。

第二个Vantage点的
• 随机或不是那么随机选择。

我将选择7作为Vantage Point。

• 第二个Vantage Point的亩数在第一个之外。

1会将数据分为7（vp）和9。

第二个Vantage点的
• 随机或不是那么随机选择。

我将选择5作为Vantage Point。

• 第二个Vantage Point的亩在第一个。

1会将数据分为0和5（vp），6。

VP搜索

8岁的亲密朋友

让我们选择Tau等于1。

• 第一步

vp（1）= 0和8之间的距离大于tau + mu（1）。

可以忽略INSIDE VP（0）内的所有点

• 第二步

vp（2 Out）= 7与8之间的距离小于tau + mu（2 out），但大于tau-mu（2 out）。

应考虑所有值

vp（2 Out）= 7与8之间的距离小于tan-mu（2 out）。

所有OUTPIDE VP（0）点都可以忽略