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我曾问一个问题,几天就回来了如何找到一个给定矢量最近的邻居.我的矢量现在是21维,在我继续前进之前,因为我不是来自机器学习领域,也不是数学领域,我开始问自己一些基本问题:

• 欧几里德距离是否是首先找到最近邻居的一个很好的指标？如果没有,我的选择是什么？
• 此外,如何确定确定k邻居的正确阈值？是否有一些分析可以用来计算出这个值？
• 以前,我被建议使用kd-Trees,但维基百科页面清楚地表明,对于高维度,kd-Tree几乎相当于蛮力搜索.在这种情况下,有效找到百万点数据集中最近邻居的最佳方法是什么？

有人可以澄清一些(或所有)上述问题吗？