FLANN如何选择要使用的算法和参数？

如何解决FLANN如何选择要使用的算法和参数？

FLANN（近似最近邻居的快速库）是用于在高维空间中执行快速近似最近邻居搜索的库。它包含一组我们发现最适合最邻近搜索的算法，以及一个根据数据集自动选择最佳算法和最佳参数的系统。 FLANN用C ++编写，包含以下语言的绑定：C，MATLAB，Python和Ruby。 https://github.com/mariusmuja/flann

FLANN有哪些可用的算法？它如何选择要使用的算法和参数？

我问是因为，在使用FLANN之前，我注意到使用体素滤镜的速度降低了10倍，并希望弄清楚该归因于什么。体素过滤器删除了数据中70％的点，但速度下降的幅度似乎要大得多。

解决方法

FLANN使用以下算法（defines.h）：

FLANN_INDEX_LINEAR
FLANN_INDEX_KDTREE          
FLANN_INDEX_KMEANS 
FLANN_INDEX_COMPOSITE 
FLANN_INDEX_KDTREE_SINGLE
FLANN_INDEX_HIERARCHICAL
FLANN_INDEX_LSH     

第FAST APPROXIMATE NEAREST NEIGHBORS WITH AUTOMATIC ALGORITHM CONFIGURATION,Mins,Lowe,2009页的第2节，其中提到：

在我们的实验中，取决于数据集和所需的精度，两种算法之一获得了最佳性能。这些算法使用层次结构 k-均值树或多个随机kd-树。

第3.3节回答了有关FLANN如何选择（从样本中）看起来最好的算法的问题。这是其中的一半：