我目前正在尝试在 Geo Couch 上找到好的文档，并查看我是否能够实现 n 维索引。我需要在功能上实现地理空间。我发现这是对我的问题的一个天真的解决方案。因为我有一个 12 维特征空间，可以立即将其视为一个度量空间，比如欧几里得度量，我需要在这 12 个昏暗空间中聚类点并查询 k 最近邻，如果有人有更好的解决方案或者可以在使用 Geo Couch 和 CouchDB 时为我指明正确的方向，请回复此帖子。
【问题讨论】：
标签： database couchdb cluster-analysis data-mining geocouch
geospatial views 的 Couchbase 文档目前仅反映旧的 API，因此对较新的多维功能没有太大帮助。
我可以为您指出的最佳文档是https://github.com/couchbase/geocouch/wiki/Spatial-Views-API。在Array heading 下，您会发现：
由于空间视图现在是多维的，您可以将键指定为数组，其中每个元素都是一维的。每个维度都可以是单个值或范围。仅支持数字（GeoJSON 几何有一种特殊情况，见下文）。
在Queries section 你会看到：
空间视图的查询有两个新的查询参数（start_range 和 end_range），它们优先于 bbox 参数。
基本上，您可以发出[0.0001, -0.0001, [2012,2014]] 之类的键，以指示两年内Null Island 附近存在对象。然后，您可以查询 start_range=[-0.5, -0.5, 2013]&end_range=[0.5, 0.5, null] 以查找自 2013 年以来以及之后的任何时间在该附近的所有内容，从而重叠该示例项目。
我不认为 k-nearest search 已经发布，尽管我认为曾经有一个原型补丁。您可以通过 Couchbase 论坛、GeoCouch 问题跟踪器进行查询，或者直接询问 @vmx。您也许可以通过限制结果并搜索更大/更小的边界框直到找到正确的结果集来实现“poor man's 版本”——显然不是最佳的，具体取决于您的数据分布方式。
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