三维散乱数据点集k近邻的快速搜索算法
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Algorithm for Finding k-Nearest Neighbors of Scattered Points Set in Three Dimensions
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    摘要:

    从数据点的空间排列特点出发提出了k近邻搜索算法,利用多向链表对数据集进行排序,综合考虑了数据集的范围、点的总数、搜索步长及最近点数目k,并采用了空间包围策略,可以给出接近于最佳搜索速度的步长e和k值,并且在搜索终止准则上进行改进,使近邻点的搜索范围大大缩小,搜索速度加快。

    Abstract:

    An algorithm to finding the k-nearest neighbors of points is provided quickly which is based on the space character of data-points. Data set is queued by multilinked list. By using envelopment-space, the range of data set , the total numbers of points, the searching step and the numbers of nearest neighbors, the method is easy to obtain the value of e and k for a nearly optimal searching. By improving the terminate rule of searching, this method has some excellent characters such as shorten searching range and quicken speed.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

伍爱华.三维散乱数据点集k近邻的快速搜索算法[J].湖南工业大学学报,2007,21(2):84-87.

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  • 收稿日期:2007-02-16
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  • 在线发布日期: 2015-09-02
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