单元列表是一种解决固定半径近邻问题的算法。也就是说，它找到彼此相距固定距离内的所有点对。我们可以将细胞列表算法用作分子动力学或基于代理的模拟的一部分，其中相互作用势具有有限范围。 您可以在文章Searching for Fixed-Radius Near Neighbors with Cell Lists Algorithm in Julia Language中阅读更多相关信息，该文章更深入地探讨了 Cell Lists 算法及其背后的理论。我们还将算法扩展到多线程版本，我们在 Julia 语言中的 Julia 语言中的多线程应用于单元列表算法一文中对此进行了解释。 引文 您可以CellLists.jl通过导航到 Zenodo 提供的DOI来引用存储库和代码，然后从“导出”部分选择您喜欢的引用格式。例如，我们可以导出BibTex格式。或者，您可以使用右侧边栏中“关于”部分下方的“引用此存储库”按钮。

ScANNS是Apache Spark的最近邻搜索库，最初由LinkedIn 机器学习算法团队的Namit Katariya开发。它可以在cosine、 jaccard和euclidean 距离空间内的批量离线上下文中进行最近邻搜索

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随着垃圾邮件数量日益攀升,如何有效识别垃圾邮件已成为一项非常重要的课题。为克服k最近邻(k-nea-rest neighbor,kNN)分类法在垃圾邮件识别中的缺陷,本文基于聚类算法提出了一种改进kNN识别方法。首先使用基于最小距离原则的一趟聚类算法将训练邮件集合划分为大小几乎相同的超球体,每个超球体包含一个类别或多个类别的文本;其次,采用投票机制对得到的聚类结果进行簇标识,即以簇中最多文本的类别作为簇的类别,得到的识别模型由具有标识的簇组成;最后,结合最近邻分类思想,对输入的邮件进行自动识别。实验结果表明,该方法可大幅度地降低邮件相似度的计算量,较TiMBL、Nave Bayesian、Stacking等算法效果要好。同时,该方法是一种可增量式更新识别模型的方法,具有一定的实用性。

资源详细描述可以看我的博客： 算法笔记（5）-K最近邻算法及python代码实现 https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/124729366

深度学习几种上采样方法代码，最近邻插值，双线性插值，pixelshuffle，unpool，逆卷积等示例代码

这个是K近邻的改进算法，不仅适合于两类的分类也适合多类，同时这个算法解决了，当K的取值可能会从在多个类别距离相等的问题，K的取值随便取。算法非常全面完整