大概總結3中方法，不一定對，歡迎**
1：還記得knn演算法吧，選擇最近的k個樣本作為**輸出
其中減少計算量的地方在於使用了kd樹，使得查詢非常高效
先計算每個特徵的方差，降序排序構建二叉樹
對當前特徵排序，取中位數作為**節點，把資料劃分成2部分
對左右部分遞迴處理
搜尋最近鄰點：沿著路徑搜尋即可
當維數較大時，直接利用k-d樹快速檢索的效能急劇下降。
假設資料集的維數為d，一般來說要求資料的規模n滿足條件：
n遠大於2的d次方，才能達到高效的搜尋。
另乙個是改進的wand演算法
2：使用聚類演算法
時間複雜度為o(n*k*t) n為樣本數，k為聚類中心數，t為迭代次數
查詢相似樣本的時候就可以在本簇裡面查詢或者在相鄰的簇裡面查詢
3：使用hash**
對特徵simhash一次
這樣相似的樣本就會被對映到相鄰的位置
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