CSD:可持续发展委员会 源码

CSD:与圆锥部分的判别,以改善反向k最近邻居查询 概述 反向k最近邻居(R k NN)需要查找每个具有查询点作为其k个最近点之一的数据点。 根据圆锥曲线的特征,我们提出了一个判别式,称为CSD(Conic Section Discriminance),以确定候选对象是否属于R k NN集。 使用CSD,可以用O(1)的计算复杂度来验证绝大多数候选对象。 基于CSD,实现了一种新颖的R k NN算法CSD-R k NN。 比较实验是在CSD-R k NN和其他两种最先进的R k NN算法SLICE和VR-R k NN之间进行的。 实验结果表明,CSD-R k NN的效率明显高于其他两种算法。 项目结构 ├── data/: real data set │ └── us50000.txt ├── common/: common data structures, spatial indic