In computer science, M-trees are tree data structures that are similar to R-trees and B-trees. It is constructed using a metric and relies on the triangle inequality for efficient range and k-nearest neighbor (k-NN) queries. While M-trees can perform well in many conditions, the tree can also have large overlap and there is no clear strategy on ...

2020年7月31日 · 这篇博客分析了论文Indexing Metric Spaces with M-tree（后文简称M-Tree或M树），并从以下几个方面介绍它：背景，结构，插入，分裂，range搜索和代码。M-tree使用圆形（二维情况）覆盖空间区域。每个圆涵盖了一部分数据所在的区域。

2020年12月1日 · 本文深入解析M-Tree，一种用于解决最近邻搜索和范围搜索问题的空间索引结构。内容涵盖M-Tree的背景、核心思路、结构、插入过程、分裂过程以及如何进行范围搜索。M-Tree利用圆形覆盖空间区域，减少搜索数据量，提高查询效率。

本文主要对一个经典的树型结构 M-Tree 进行介绍（已提出 20 多年，在数据库领域有大量应用），其特点是： 支持任意满足对称性 (Symmetry)、非负性 (Non-negativity)、三角不等式 (Triangle Inequality) 的距离度量；

2021年7月14日 · M-Tree是根据相对距离进行分区的，对象会被放进固定大小的节点里，这个节点就表示度量空间中的一个有限区域。 M-Tree的节点分为两类，一类是叶子节点，一类是中间路由节点。 叶子节点索引具体的数据对象，中间节点索引路由对象。 每一个节点都有一个父亲对象，父亲对象对应的覆盖树的范围会包含其所有子节点覆盖树的范围。 （一个大圆里面有若干个小圆） ptr (T (Or))：覆盖树的根节点指针。 覆盖树是指所有和Or距离不大于r (Or)对象的集合。 d …

2024年12月11日 · 这篇博客分析了论文Indexing Metric Spaces with M-tree（后文简称M-Tree或M树），并从以下几个方面介绍它：背景，结构，插入，分裂，range搜索和代码。M-tree使用圆形（二维情况）覆盖空间区域。每个圆涵盖了一部分数据所在的区域。

MTree is the core class that implements an m-tree. The data objects can be any object that are understood by the distance function. Some examples: * Data objects could be N-dimensional-space coordinates and the distance function could return the …

M-Tree是一种创新的索引结构，它有效地解决了度量空间中相似性搜索的挑战，尤其适用于大数据集和高维度环境。 通过精细的插入、分裂算法和优化的查询处理，M-Tree能提供高效且可扩展的解决方案，对于需要处理模糊匹配和相似性比较的应用场景，M-Tree是一个 ...

M-tree is a dynamic tree. Fig. 1 shows an M-tree example. An intermediate (i.e., a non-leaf) entry e in a root node (e.g., N0) or a non-leaf node (e.g., N1, N2) records the following. (i) A...

An M-Tree is an efficient access method for similarity search in metric spaces. It has better time complexity than other KNN algorithms. In practice, with a fast distance function, much simpler algorithms are faster.