请任何人告诉我我们如何在 matlab 中实现 R-tree 结构来加速图像检索系统，我想告诉你我的数据库空间是颜色直方图（多维）的特征向量，并且我有用于相似度度量的距离向量...
谢谢
【问题讨论】：
标签： matlab indexing multidimensional-array r-tree
我不使用 Matlab。所以我不知道在 Matlab 中与索引结构相关的成本有多少。它似乎不是为这些事情而设计的。
R-Trees 似乎有很大的不同。从http://elki.dbs.ifi.lmu.de/wiki/Benchmarking 来看，一些算法可以从良好的索引结构中受益匪浅。在 110250 图像颜色直方图数据集上，该网页上的数字要快 5 到 7 倍。
根据我的经验，R-Trees 确实很难做到正确。但前提是你想全力以赴。如果您有一个 静态 数据库，则可以轻松摆脱 批量加载 R-Tree。批量加载和查询都不是很难做到的。一旦您想使用复杂的拆分策略、重新插入、平衡来进行 R*-Tree 优化，并通过智能缓存在磁盘上高效地完成所有这些，R-Trees 就会变得混乱。但只要您在内存中操作并且不动态添加对象，STR 大容量加载的 R-tree 就会有很大帮助并且更容易实现。
在已经有工作 R-Tree 的东西上构建可能会更好。用上面提到的 rtree 模块或 ELKI 说 SQLite。
【讨论】：
实现 R-tree 并不是一项简单的任务。您可以对 LidarK 库使用 matlab 绑定，它应该足够快。代码在这里： http://graphics.cs.msu.ru/en/science/research/3dpoint/lidark
如果您决定使用 kd-tree（这是图像检索的典型），那么也有一个很好的实现。 http://www.cs.ubc.ca/~mariusm/index.php/FLANN/FLANN
【讨论】：
我并不特别熟悉 R 树，但一般来说，树是动态数据结构。除非您开始使用它的 OO 工具，否则 Matlab 并不真正做动态数据结构。如果你不想这样做，你可以将你的树展平成一个单元阵列。例如，我将写一个（严格的）二叉树扁平化为一个单元格数组，这样我就不必画一棵树了。如下：
{1,{2},{3}}
表示一棵二叉树，根为 1，分支左至 2，右至 3。我可以更深入：
{1,{2,{5,6}},{3,{7,8}}}
这为前一个树增加了另一个级别。如果您想在任何节点上添加数据，那么您的（第一个）树可能如下所示：
{1,[a b c],{2,[e f]},{3,[h i j k l]}}
另一种方法是单独定义节点，像这样
node1 = [a b c]; node2 = [e f]; node3 = [h i j k l],
那么你的树就变成了
{node1, node2, node3}
然后你的问题变成了编写函数来构建和遍历你选择的表示中的树。大多数树函数最好写成递归。任何好的文字，以及大量的 Internet 站点，都会告诉您所有您想了解的有关此类功能的信息。
【讨论】：