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海量空间数据点k近邻的快速搜索算法
引用本文:吴丽娟,郑冕,张彩明.海量空间数据点k近邻的快速搜索算法[J].小型微型计算机系统,2007,28(1):70-74.
作者姓名:吴丽娟  郑冕  张彩明
作者单位:1. 沈阳师范大学,物理科学与技术学院,沈阳师范大学,实验中心,辽宁,沈阳,110034;山东大学,计算机科学与技术学院,山东,济南,250061
2. 沈阳师范大学,物理科学与技术学院,沈阳师范大学,实验中心,辽宁,沈阳,110034
3. 山东大学,计算机科学与技术学院,山东,济南,250061
基金项目:国家自然科学基金;辽宁省教育厅资助项目
摘    要:提出一种新的海量空间数据点k近邻的快速搜索算法.本算法综合考虑了空间数据的范围、数据点的总数、近邻点数目k以及数据点的密度,给出了一种新的估算子立方体边长的方法;采用空间分块策略,把数据空间划分成多个子立方体,子立方体的大小决定k近邻的搜索速度;最后记录每个子立方体所包含的数据点及每个点所属的子立方体编号,搜索测点的k近邻.大量数据的实验结果表明本算法可以大大提高在海量空间数据点中搜索测点k近邻的速度.

关 键 词:k近邻  海量数据  子立方体  曲面重建
文章编号:1000-1220(2007)01-0070-05
修稿时间:2005-10-18

Algorithm for Fast Searching of k-nearest Neighbors in Cloud Points
WU Li-juan,ZHENG Mian,ZHANG Cai-ming.Algorithm for Fast Searching of k-nearest Neighbors in Cloud Points[J].Mini-micro Systems,2007,28(1):70-74.
Authors:WU Li-juan  ZHENG Mian  ZHANG Cai-ming
Affiliation:1College of Physics Science and Technology, Shenyang Normal University, Shenyang 110034, China ;2.College of Computer Science and Technology Shandong University, Jinan 250061, China
Abstract:A new algorithm of fast searching k nearest neighbors in cloud data is presented in the paper A method of estimating the size of sub-cube is introduced by considering the range of data set , the total numbers , the density of points and the numbers of nearest neighbors. Then the minimal box of the data set is divided into a set of sub-cubes and the searching speed is decided by the number of the sub-cubes. Finally, the points are assigned to the appropriate sub-cubes for searching k nearest neighbors of the testing point. Simulation experiments show that the searching speed of k nearest neighbors is improved.
Keywords:k nearest neighbors  cloud data  sub-cube  surface reconstruction
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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