最近傍探索
k近傍法 は、クエリに最も近い方から k 個の近傍を特定する。
近似最近傍探索 (英: approximate nearest neighbor, ANN) は、次元の呪いへの対策として最近特に人気がある。
最近傍距離比 (英: nearest neighbor distance ratio) とは、距離の絶対値ではなく距離と距離の比を用いる方式。内容に基づく画像検索(CBIR)で使われることがある。より一般的には、いくつかのマッチング問題と関連する。
最近点対問題 (英: closest pair problem)とは、点集合の中から最も近い距離の点のペアを1組捜すアルゴリズムであり、 O ( n log  n ) {\displaystyle O(n\log n)} で求められる。低次元空間のアルゴリズムは『アルゴリズムイントロダクション』(T. コルメン)や『アルゴリズムC』(R. セジウィック)などの本に掲載されている。
全最近傍問題 (英: all nearest neighbors, ANN) とは、点集合の中から各点の最も距離の近い点を探すアルゴリズムであり、近傍点1つを探すならば O ( n log  n ) {\displaystyle O(n\log n)} 、近傍点m個を探す問題ならば O ( m n log  n ) {\displaystyle O(mn\log n)} で求まる。
局所性鋭敏型ハッシュ(LSH)は、距離空間内の各点に距離空間的操作を施すことで、グループ分けする技法である。ある距離尺度で互いに近い点は同じグループになる確率が高くなる。