这是一种小而高效的K近邻搜索工具，具有广泛的科学和工程应用，如模式识别、数据挖掘和信 处理等。
代码最初是通过矢量化实现的。经过与JohnD‘Errico的讨论，我意识到我的算法会遇到大值数据的精确性问题。然后，在尝试了几种方法之后，我发现使用JIT加速的简单循环是最有效的解决方案。现在，代码的性能可以与kd-tree媲美，即使kd-tree是在Mex文件中编码的。
软件应用简介
这是一种小而高效的K近邻搜索工具，具有广泛的科学和工程应用，如模式识别、数据挖掘和信 处理等。
代码最初是通过矢量化实现的。经过与JohnD‘Errico的讨论，我意识到我的算法会遇到大值数据的精确性问题。然后，在尝试了几种方法之后，我发现使用JIT加速的简单循环是最有效的解决方案。现在，代码的性能可以与kd-tree媲美，即使kd-tree是在Mex文件中编码的。
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