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最佳答案
当您首先对所有数据点进行归一化时，您使用余弦相似度获得的排名相当于欧氏距离的排名顺序。因此，您可以使用 KD 树来计算 KD 树的 k 个最近邻，但您需要重新计算余弦相似度。
余弦相似度不是通常提出的距离度量，但它可以转换为距离度量。如果完成，您可以使用其他结构(例如球树)直接使用余弦相似度进行加速神经网络。我已经在JSAT中实现了这个库，如果您对 Java 实现感兴趣。
关于machine-learning - 是否可以使用具有余弦相似度的 KDTree？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41105806/
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