r - 在 R 中保存和增量更新最近邻模型

Question

有几个最近邻 R 包（例如，FNN、RANN、yaImpute），但它们似乎都不允许节省 NN 数据结构（覆盖树、KD 树等），因此无需计算新查询的最近邻重建整棵树。R中有这样的功能吗？

我正在寻找一个返回数据结构的函数，当新数据到达时我可以增量更新以执行近似 K 最近邻搜索。

Answer 1

没有 NN 包这样做是有充分理由的。

原因是“NN 数据结构”必然包括所有输入数据点（以KD 树的形式），因此对输入数据没有空间节省。看来不必为每个新输入重新创建 KD-tree 会节省时间，但事实并非如此，唉。

原因是构建 KD 树的时间通常比线性算法要差。这意味着，对于较大的输入，在构建 KD-tree之前对数据进行排序是有意义的，因为这样可以更快地生成 KD-tree，并且会更好地平衡，这也将改善搜索（它也比对数更差） ， 一般来说）。当然，这种方法会加速建模和评估，但会阻止增量更新。

我认为你最好的选择是找到一个通用的KD-tree 包并使用它。

Answer 2

nabor 包允许您构建一棵树并随后对其执行查询。但我不认为它可以让你增量更新树。