K-nearest neighbors 搜索 聚类时经常使用的一种方法 国外网站转载- The following utilities are provided:　

　　　

　 - Nearest neighbor　

　　　

　 - K-Nearest neighbors　

　　　

　 - Radius Search　

　　　

　　　

　　They al supports N-dimensions and work on double, it is possible to choose if return the distances.　



Here is a time comparison with a vectrized m-code:　



N=1000000　number of reference points　

Nq=100　number of query points　

dim=3　dimension of points　

k=3　number of neighbor　



tic　

[idc,dist]=BruteSearchMex(p ,qp , k ,k)　MEX　

toc　



tic　

[idc,dist]=knnsearch(qp,p,k)　 VECTORIZED M-CODE　

toc　



p=rand(N,dim)　

qp=rand(Nq,dim)　



Output:　



Elapsed time is 0.962640 seconds.　

Elapsed time is 18.813100 seconds.