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对数百万个数据点重复最近的邻居计算太慢
我有一个数据集，可以在3D模式下运行数百万个数据点。对于我正在进行的计算，我需要计算半径中每个数据点的邻居（范围搜索），尝试拟合函数，计算拟合误差，对下一个数据点重复此操作，依此类推。我的代码可以正常工作，但是运行时间很长，每个数据点大约需要1秒！可能是因为每个点都必须在整个数据集中进行搜索。有没有一种方法可以使该过程更快。我有一个想法，如果我能以某种方式在第一个邻居之间建立某种邻接关系，那么这可能会比较慢。如果有帮助，我试图在3D中找到最佳的Parzen窗口宽度。