Selon certains modes de réalisation, les axes intelligents et autres paramètres de partitionnement déterminés par l’unité de projection 142 peuvent être issus de méthodes de partitionnement classiques. Les arbres de partitionnement peuvent être par exemple et sans limitation : – des arbres dits « arbres k-d » (abréviation d'arbre à k dimensions) dont la méthode de partitionnement permet d’effectuer des partitions binaires suivant les différents axes de coordonnées des données ; – des arbres dits « arbres PCA » (abréviation d'arbre à analyse des composants principaux) dont la méthode de partitionnement permet de partitionner les données en chaque nœud suivant le premier axe principal d’un sous-ensemble de données correspondant à ce nœud, comme décrit dans les articles “Refinements to nearest-neighbor searching ink-dimensional trees” de R. F. Sproull 1991, Algorithmica, 6(1-6):579–589, et “A fast nearest-neighbor algorithm based on a principal axis search tree” de J. McNames 2001, IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, 23(9):964–976 ; – des arbres dits « arbres 2Means » (ou « arbres 2M ») dont la méthode de partitionnement utilise un axe obtenu en joignant les centres de deux clusters résultant du regroupement (ou ‘clustering’) binaire d’un sous-ensemble de données correspondant à un nœud, comme décrit dans les articles “A branch and bound algorithm for computing k-nearest neighbors” de K. Fukunaga and P. M. Narendra 1975, IEEE transactions on computers, 100(7):750–753, 1975, et “Scalable recognition with a vocabulary tree” de D. Nister and H. Stewenius 2006, IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR’06), volume 2, pages 2161–2168. Les arbres 2Means peuvent notamment être utilisés en imagerie satellitaire pour effectuer des clustering hiérarchiques appelés « dyadic-kmeans clustering », comme décrit dans l’article “Cluster structure evaluation of dyadic k-means algorithm for mining large image archives” de H. Daschiel and M. P. Datcu 2003, In Image and Signal Processing for Remote Sensing VIII, volume 4885, pages 120–130. International Society for Optics and Photonics ; – des arbres dits « arbres random projection » dont la méthode de partitionnement utilise la projection des données sur un ou plusieurs axes aléatoires et dont l’optimisation de la structure porte alors sur la détermination d’un seuil de « découpe intelligent », comme décrit dans l’article “Random projection trees and low dimensional manifolds” de S. Dasgupta and Y. Freund 2008, In Proceedings of the fortieth annual ACM symposium on Theory of computing, pages 537–546 ; – des arbres dits « arbres Maximum-Margin » dont la méthode de partitionnement utilise la séparation des données en chaque nœud suivant un hyperplan de marge maximale calculé en utilisant un algorithme de « maximum margin clustering », décrit dans l’article “Maximum margin clustering” de L. Xu, J. Neufeld, B. Larson, and D. Schuurmans 2005, In Advances in neural information processing systems, pages 1537–1544 ; et – d’autres arbres dont la méthode de partitionnement autorise par exemple certains sous-ensembles de nœuds fils à posséder des regroupements de données de recouvrement, comme décrit dans l’article “An investigation of practical approximate nearest neighbor algorithms” de T. Liu, A. W. Moore, K. Yang, and A. G. Gray 2005, In Advances in neural information processing systems, pages 825–832.