这是一个执行 K 近邻搜索的小而有效的工具，具有广泛的科学和工程应用，例如模式识别、数据挖掘和信号处理。
代码最初是通过矢量化实现的。 在与 John D'Errico 讨论后，我意识到我的算法会遇到大值数据的数值精度问题。 然后，在尝试了几种方法之后，我发现使用 JIT 加速的简单循环是最有效的解决方案。 现在，即使后者编码在 mex 文件中，代码的性能也可以与 kd-tree 相媲美。
代码非常简单，因此也适合初学者学习knn搜索。
2021-08-31 23:16:47
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