R中最近邻模型的保存和增量更新

Question

有几个最近的邻居R包(例如，FNN，RANN，yaImpute)，但它们似乎都不允许保存NN数据结构(覆盖树，KD树等)。从而可以在不重建整个树的情况下计算新查询的最近邻居。在R中有这样的函数吗？

我正在寻找一个函数，它返回一个数据结构，当新数据到达时，我可以增量地更新该数据结构，以执行近似的K近邻搜索。

Answer 1

没有NN包可以做到这一点，这是有充分理由的。

原因是"NN数据结构“必须包括所有输入数据点(以KD tree的形式)，因此不会节省输入数据的空间。看来，不必为每个新输入重新创建KD树将节省时间，但情况并非如此。

原因是，通常情况下，构建KD-树的时间比更差。这意味着，对于大的输入，在构建KD-树之前对数据进行排序是有意义的，因为这将更快地生成KD-树，并且它将得到更好的平衡，这也将改善搜索(通常情况下，它也比对数更差)。当然，这种方法将加快建模和评估速度，但不鼓励增量更新。

我认为，如果找到一个通用的KD-tree package并使用它，你最好的选择。

Answer 2

nabor包允许您构建一个树并随后对其执行查询。但我不认为它会让你增量地更新树。