Recherche Du Voisin Le Plus Proche

La recherche du voisin le plus proche (NNS) est un problème algorithmique consistant à trouver le point (ou l'ensemble de points) le plus proche d'un point de requête donné dans une base de données ou un ensemble de données. Ce concept est important dans de nombreux domaines, notamment l’apprentissage automatique, l’exploration de données, la vision par ordinateur et les systèmes d’information géographique. Dans l'apprentissage automatique, la recherche du voisin le plus proche est au cœur de l'algorithme des k-plus proches voisins (k-NN), qui effectue une analyse de classification ou de régression en trouvant des exemples d'entraînement qui sont les plus similaires à un exemple inconnu. Dans le domaine de la vision par ordinateur, il est utilisé pour la mise en correspondance des caractéristiques et la reconnaissance d'objets en comparant les vecteurs de caractéristiques pour trouver la meilleure image ou le meilleur point caractéristique correspondant. Dans les SIG, la recherche du voisin le plus proche permet d'identifier les entités pertinentes à proximité d'un emplacement géographique spécifique, comme la recherche du restaurant ou de la station-service le plus proche.

L’un des principaux défis auxquels est confrontée la recherche du voisin le plus proche est de gérer des données de grande dimension, ce que l’on appelle la « malédiction de la dimensionnalité ». À mesure que la dimension des données augmente, les différences de distance entre les points de données deviennent moins évidentes, ce qui fait chuter fortement l'efficacité de la recherche. De plus, à mesure que la taille de l’ensemble de données augmente, le coût du calcul des voisins les plus proches augmente également. Pour résoudre ces problèmes, les chercheurs ont développé une variété de structures d’index, telles que kd-tree et R-tree, qui peuvent améliorer considérablement l’efficacité de la recherche.