python sklearn KDTree与haversine距离答案

【问题标题】：python sklearn KDTree with haversine distancepython sklearn KDTree与haversine距离
【发布时间】：2021-06-21 15:36:57
【问题描述】：

我尝试创建 WGS84 坐标的 KD 树并在一定半径内找到邻居

from sklearn.neighbors.dist_metrics import DistanceMetric
from sklearn.neighbors.kd_tree import KDTree    
T = KDTree([[47.8665, 8.90123]], metric=DistanceMetric.get_metric('haversine'))

但是得到以下错误：

ValueError: metric HaversineDistance is not valid for KDTree

如何在 KD-Tree 中使用半正弦距离？

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn kdtree

【解决方案1】：

k-d-tree（据我所知）只能与 Minkowski 范数一起使用。

还有其他树，例如 sklearn 中的球树，或 ELKI 中的覆盖树，因为它是一个度量标准，所以可以使用 Haversine distance。

【讨论】：

您也可以使用 KDTree，但是您必须将经度、纬度对转换为 carthesian/euclidean 值，并将距离值转换回英里或公里。据我所知，您还可以将经度和纬度转换为弧度，从而直接以公里为单位提供距离。但还没有测试过。

【解决方案2】：

KDTree.valid_metrics

输出 -

['p',
 'l1',
 'chebyshev',
 'manhattan',
 'minkowski',
 'cityblock',
 'l2',
 'euclidean',
 'infinity']

这说明，您不能将 haversine 与 KDTree 一起使用。其背后的原因是haversine 距离为您提供Orthodromic 距离，这是在球体中表示您的点时使用的距离度量。但是在 kdTree 中，这些点被组织在一个树中，这使得它无法使用。

【讨论】：

感谢您的解释。知道如何让它比 O(n^2) 运行得更快（计算所有距离对）吗？
有些树可以与haversine一起使用。但是kd-tree没有。在python中，球树就是一个例子。
哦，我完全没有意识到这一点。谢谢（你的）信息。我会读一下。