Nearest neighbor search (NNS), also known as proximity search, similarity search or closest point search, is an optimization problem for finding closest points in metric spaces. The problem is: given a set S of points in a metric space M and a query point q ∈ M, find the closest point in S to q. In many cases, M is taken to be d-dimensional Euclidean space and distance is measured by Euclidean distance or Manhattan distance. Donald Knuth in vol.

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  • Nearest neighbor search (NNS), also known as proximity search, similarity search or closest point search, is an optimization problem for finding closest points in metric spaces. The problem is: given a set S of points in a metric space M and a query point q ∈ M, find the closest point in S to q. In many cases, M is taken to be d-dimensional Euclidean space and distance is measured by Euclidean distance or Manhattan distance. Donald Knuth in vol. 3 of The Art of Computer Programming (1973) called it the post-office problem, referring to an application of assigning a residence to the nearest post office.
  • Le problème de la recherche des plus proches voisins (ou des k plus proches voisins) est très courant en algorithmique et de nombreux auteurs ont proposé des algorithmes efficaces pour le résoudre rapidement. Soient : un espace E de dimension D; un ensemble A de N points dans cet espace; un entier k plus petit que N. La recherche des plus proches voisins consiste, étant donné un point x de E n'appartenant pas nécessairement à A, à déterminer quels sont les k points de A les plus proches de x. On parle alors de trouver un voisinage de taille k autour du point x. La recherche de voisinage est utilisée dans de nombreux domaines, tels la reconnaissance de formes, le clustering, l'approximation de fonctions, la prédiction de séries temporelles et même les algorithmes de compression (recherche d'un groupe de données le plus proche possible du groupe de données à compresser pour minimiser l'apport d'information).
  • 最近傍探索（英: Nearest neighbor search, NNS）は、距離空間における最も近い点を探す最適化問題の一種、あるいはその解法。近接探索（英: proximity search）、類似探索（英: similarity search）、最近点探索（英: closest point search）などとも呼ぶ。問題はすなわち、距離空間 M における点の集合 S があり、クエリ点 q ∈ M があるとき、S の中で q に最も近い点を探す、という問題である。多くの場合、M には d次元のユークリッド空間が採用され、距離はユークリッド距離かマンハッタン距離で測定される。 ドナルド・クヌースは、The Art of Computer Programming Vol.3（1973年）で、これを郵便局の問題で表した。これはすなわち、ある住所に最も近い郵便局を求める問題である。
  • Другие значения этого понятия см. в статье ближайший сосед Задача поиска ближайшего соседа заключается в отыскании среди множества элементов, расположенных в многомерном метрическом пространстве, элементов близких к заданному, согласно некоторой функции близости.
  • 最邻近搜索（NNS）又称为“最近点搜索”（Closest point search），是一个在尺度空间中寻找最近点的优化问题。问题描述如下：在尺度空间M中给定一个点集S和一个目标点q ∈ M，在S中找到距离q最近的点。很多情况下，M为多维的欧几里得空间，距离由欧几里得距离或曼哈顿距离决定。 高德纳在《计算机程序设计艺术》（1973）一书的第三章中称之为 邮局问题，即居民寻找离自己家最近的邮局。
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  • Nearest neighbor search (NNS), also known as proximity search, similarity search or closest point search, is an optimization problem for finding closest points in metric spaces. The problem is: given a set S of points in a metric space M and a query point q ∈ M, find the closest point in S to q. In many cases, M is taken to be d-dimensional Euclidean space and distance is measured by Euclidean distance or Manhattan distance. Donald Knuth in vol.
  • Le problème de la recherche des plus proches voisins (ou des k plus proches voisins) est très courant en algorithmique et de nombreux auteurs ont proposé des algorithmes efficaces pour le résoudre rapidement. Soient : un espace E de dimension D; un ensemble A de N points dans cet espace; un entier k plus petit que N.
  • Другие значения этого понятия см. в статье ближайший сосед Задача поиска ближайшего соседа заключается в отыскании среди множества элементов, расположенных в многомерном метрическом пространстве, элементов близких к заданному, согласно некоторой функции близости.
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  • Nearest neighbor search
  • Recherche des plus proches voisins
  • 最近傍探索
  • Задача поиска ближайшего соседа
  • 最邻近搜索
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