非度量空间库（NMSLIB） 重要笔记 NMSLIB是通用的，但速度很快，请参阅的结果。 我们最快的方法HNSW的独立实现。 所有文档（包括使用Python绑定和查询服务器，方法和空格的描述，构建库等）都可以上找到。 对于一般性问题，请使用：GitHub问题页面用于Bug和功能请求。 目标 非度量空间库（NMSLIB）是高效的跨平台相似性搜索库，也是评估相似性搜索方法的工具包。 核心库没有任何第三方依赖。 最近它已经越来越流行。 特别是，它已成为的一部分。 该项目的目标是创建一个有效且全面的工具包，用于在通用和非度量空间中进行搜索。 即使该库包含多种度量空间访问方法，我们的主要重点还是通用和近似搜索方法，尤其是非度量空间的方法。 NMSLIB可能是第一个在原则上支持非度量空间搜索的库。 NMSLIB是一个可扩展的库，这意味着可以添加新的搜索方法和距离函数。 NMSLIB可以直接在

kdtree 实现KNN search，包含测试数据 测试了很多次了 希望对大家有用

使用NVIDIA CUDA的“阴阳” K均值和K-nn K均值的实现基于 。 尽管它引入了一些开销和许多对CUDA不利的条件子句，但与Lloyd算法相比，它仍然显示出1.6到2倍的加速。 K近邻采用相同的三角形不等式思想，并且需要预先计算的质心和聚类分配，类似于展平的球树。 sklearn KMeans KMeansRex KMeansRex OpenMP 塞班 克库达 kmcuda 2 GPU 速度 1倍 4.5倍 8.2倍 15.5倍 17.8倍 29.8倍 记忆 1倍 2倍 2倍 0.6倍 0.6倍 0.6倍 从技术上讲，该项目是一个共享库，可导出kmcuda.h定义的两个函数： kmeans_cuda和knn_cuda 。 它具有内置的Python3和R本机扩展支持，因此您可以from libKMCUDA import kmeans_cuda或dyn.load("libKMCUDA.so") 。 目录 K均值 该项目与其他项目之间的主要区别在于，kmcuda已针对内存消耗低和大量群集进行了优化。 例如，kmcuda可以将480个维度中的4M个样本分类为40000个