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假设我们在 3 维空间（或 2d，目前没关系）中有 10 亿个点，我们想要找到k closest points（大小为 k 的点的子集，它们比任何其他此类子集更接近），我们怎么能这样做？

我知道有一个称为覆盖树的数据结构，但我想它在这里可能没有用，因为它试图找到最接近一点的节点。

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这似乎是K-Means 算法的理想问题，您的结果应该如下所示

于 2013-08-02T02:43:21.813 回答