最近邻搜索（Nearest Neighbor Search，简称 NNS）是一种在数据库或数据集中查找与给定查询点距离最近的点（或点集）的算法问题。这个概念在多个领域中都非常重要，包括机器学习、数据挖掘、计算机视觉以及地理信息系统等。在机器学习中，最近邻搜索是 k- 近邻 (k-NN) 算法的核心，该算法通过查找与未知样本最相似的训练样本来进行分类或回归分析。在计算机视觉领域，它被用来进行特征匹配和对象识别，通过比较特征向量来找到最匹配的图像或特征点。而在地理信息系统中，最近邻搜索帮助可以确定特定地理位置附近的相关实体，如搜索最近的餐馆或加油站。
最近邻搜索面临的主要挑战之一是高维数据的处理，这被称为「维度的诅咒」。随着数据维度的增加，数据点之间的距离差异变得不那么明显，这使得搜索效率急剧下降。此外，随着数据集规模的增长，计算最近邻的成本也随之增加。为了解决这些问题，研究者们开发了多种索引结构，比如 k-d 树和 R 树，这些数据结构能够显著提高搜索效率。