Jakie biblioteki używać do wyszukiwania najbliższych sąsiadów?

Aby znaleźć najbliższych sąsiadów w zadaniach uczenia maszynowego i analizy danych, często używa się następujących bibliotek i narzędzi:

• scikit-learn (Python) — zawiera implementację algorytmu k-Nearest Neighbors (k-NN), przydatnego do klasyfikacji i regresji.
• Faiss (Facebook AI Similarity Search) — biblioteka w C++ z opakowaniem w Pythonie, zoptymalizowana do szybkiego wyszukiwania najbliższych sąsiadów w dużych zbiorach danych.
• Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) — biblioteka od Spotify do szybkiego przybliżonego wyszukiwania sąsiadów, dobrze nadaje się do rekomendacji.
• HNSWlib — wydajna biblioteka do wyszukiwania najbliższych sąsiadów z użyciem grafów małego świata.
• FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors) — biblioteka w C++ do szybkiego przybliżonego wyszukiwania.

Wybór zależy od zadania:

• Dla małych i średnich zbiorów danych odpowiedni będzie scikit-learn.
• Dla bardzo dużych ilości danych i systemów wysokiej wydajności — Faiss lub HNSWlib.

Przykład użycia scikit-learn do wyszukiwania najbliższych sąsiadów:

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
import numpy as np

X = np.array([[0, 0], [1, 1], [2, 2], [3, 3]])
neigh = NearestNeighbors(n_neighbors=2)
neigh.fit(X)

# Znaleźć 2 najbliższych sąsiadów dla punktu [1.5, 1.5]
distances, indices = neigh.kneighbors([[1.5, 1.5]])
print(indices)  # indeksy sąsiadów
print(distances)  # odległości do sąsiadów