在高維度聚類中，除了 k 近鄰圖（k-NNG）之外，還有其他幾種資料結構可以使用，例如：
樹狀結構（如 KD 樹和球樹）：
優點：這些資料結構在低維度下能夠有效地進行範圍查詢和最近鄰查詢，通常具有較低的時間複雜度（例如 O(dn log n)）。
缺點：隨著維度的增加，這些樹狀結構的效能會顯著下降，因為它們在高維空間中會遭遇「維度詛咒」，導致查詢效率降低，甚至可能達到 O(dn^2) 的複雜度。
格子結構（Grid-based structures）：
優點：通過將數據空間劃分為小格子，可以有效地限制查詢範圍，從而加速鄰域查詢。這種方法在處理大規模數據時特別有效。
缺點：隨著維度的增加，格子的數量會指數增長，這會導致記憶體需求增加，並且可能會導致空間的稀疏性問題，影響聚類效果。
近似最近鄰搜尋（如 Locality-Sensitive Hashing, LSH）：
優點：LSH 可以在高維空間中有效地找到近似最近鄰，並且能夠處理大規模數據集，適合於需要快速查詢的應用場景。
缺點：LSH 的查詢結果是近似的，可能會導致聚類結果的準確性下降，特別是在對精確度要求較高的應用中。