2019年11月4日 · VP-Tree（Vantage Point Tree）在1991年被Uhlmann作者提出，它是一种基于 距离的度量空间上的索引结构，是一颗度量 二叉树。 其基本思想是将 二分查找 用于只有距离信息的多维度量空间中。

A vantage-point tree (or VP tree) is a metric tree that segregates data in a metric space by choosing a position in the space (the "vantage point") and partitioning the data points into two parts: those points that are nearer to the vantage point than a …

2013年1月11日 · 本文介绍了制高点树（VPTree）的概念，这是一种用于近邻搜索的数据结构。 VPTree不同于kd-tree，它的划分策略是基于选择一个数据点作为制高点，根据其他点与其的距离来划分数据。

2022年4月23日 · 树结构是一种非常高效的数据结构，对于二叉搜索树，它的查询复杂度只有 h，也就是 log (n)。 如果直接暴力检索最近邻，那么复杂度会是 n。 KD 树是什么？ 与搜索二叉树类似，通过比较数据，把大于当前节点的数据插入到树右侧，把小于节点的数据放到左侧。 而 KD 树比较大小是在不同维度进行的。 例如，对于当前节点 root。 我们比较所有数据点（p ∈ E d \in E^d) 在维度 0 的数据，对于某个向量 [1.1,3.4,...,0.1] 在 dim=0 的数据即 1.1，如果 1.1 小于 …

In this blog entry, I will half-heartedly describe some data structures for spatial search. Then I will launch into a detailed explanation of VP-Trees (Vantage Point Trees), which are simple, fast, and can easily handle low or high dimensional data.

2009年6月28日 · Among these, vantage point tree (vp-tree) was introduced for information retrieval in metric spaces. Vptrees have recently shown very good performances for image patch retrieval with respect to the L 2 metric. In this paper we generalize the seminal vp-tree construction and search algorithms to the broader class of Bregman divergences.

Jvptree is a generic vantage-point tree implementation written in Java that allows for quick (O (log (n))) searches for the nearest neighbors to a given point. Vantage-point trees are binary space partitioning trees that partition points according to their distance from each node's "vantage point."

2019年8月26日 · In this tutorial, you will learn how to build a scalable image hashing search engine using OpenCV, Python, and VP-Trees. 在本教程中，你将学习如何使用OpenCV、Python和VP-Trees建立一个可扩展的图像散列搜索引擎。 Image hashing algorithms are used to: 图像散列算法被用来。

VP-Tree（Vantage Point Tree）算法是一种基于距离度量的空间索引结构，是一颗度量二叉树。 它的基本思想是将二分查找应用于只有距离信息的多维度量空间中，利用特征空间的目标点集的点与制高点（Vantage Point）之间的距离信息对特征空间进行划分。

A VPTree is a data structure used to index items in an arbitrary metric space so one can then perform efficient nearest neighbors queries.