高次元データ
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2012/07/29 08:43 UTC 版)
kd木は高次元空間での最近傍探索には適さない。次元を D としたとき、点の個数 N は N >> 2D となっているのが望ましい。そうでないと、高次元データをkd木で表すと、最近傍探索でほとんどの点を調べることになり、力まかせ探索とあまり差がない。高次元データでの最近傍探索問題はNP困難問題と似ていると考えられている。そのため近似最近傍探索の手法が使われることが多い。
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