近似最近傍探索
最近傍探索(英: Nearest neighbor search, NNS)は、距離空間における最も近い点を探す最適化問題の一種、あるいはその解法。近接探索(英: proximity search)、類似探索(英: similarity search)、最近点探索(英: closest point search)などとも呼ぶ。問題はすなわち、距離空間 M における点の集合 S があり、クエリ点 q ∈ M があるとき、S の中で q に最も近い点を探す、という問題である。多くの場合、M には d次元のユークリッド空間が採用され、距離はユークリッド距離かマンハッタン距離で測定される。低次元の場合と高次元の場合で異なるアルゴリズムがとられる。
近似最近傍探索 (英: approximate nearest neighbor, ANN) は、次元の呪いへの対策として最近特に人気がある。
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