我有一个由数百万个例子组成的数据集，其中每个例子包含128个用名称分类的连续值特征。我正在尝试找到一个强大的数据库/索引来用作高维数据的KNN分类器。我尝试了Weka's IBk classifier，但它对这么多数据感到窒息，即便如此，它也必须加载到内存中。 Lucene，特别是通过PyLucene接口，是否可能是替代方案？
我找到了Lire，它似乎以类似的方式使用Lucene，但在查看代码后，我不确定它们是如何将它拉下来的，或者它是否与我相同“我试图做。
我意识到Lucene被设计为文本索引工具，而不是通用分类器，但是可以这样使用吗？
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由于K-NN非常简单，您最好在典型的RDBMS或类似Berkeley DB中创建自己的数据存储。你可以根据不同尺寸的子超立方体创建关键/指示，以加快速度 - 从要分类的项目的桶开始向外移动......
答案 1 :(得分：0)
这已在Lucene已经使用geospatial searches完成。当然，built-in地理空间搜索仅使用两个维度，因此您必须稍微修改它。但是使用数值范围查询的基本思想是有效的。
（注意：我不知道有人在使用Lucene进行高维kNN。所以我不能评论它的速度有多快。）