solr 邻近搜索

问题内容： 应用程序如何执行邻近搜索？例如，用户输入邮政编码，然后应用程序按距离排序列出20英里内的所有企业。 我想在PHP和MySQL中构建类似的东西。这种方法正确吗？ 获取我感兴趣的位置的地址并将其存储在数据库中 使用Google的地理编码服务对所有地址进行地理编码 编写包含Haversine公式的数据库查询以进行邻近搜索和排序 这个可以吗？在第3步中，我将计算每个查询的接近度。有一个PROX

问题内容： 我只是在寻找有关最佳方法的建议… 我需要创建一个搜索功能，以在邮政编码的50英里半径内搜索“用户”。我有一个邮政编码表，其中包含所有美国邮政编码及其纬度/经度，但我只是想找出构造和查询数据的最佳方式… 是否应在用户表中添加纬度/经度列，并在给定邮政编码范围内的所有用户查询它？还是应该在邮政编码表中查询半径范围内的所有邮政编码，然后在用户表中查询所有具有结果（邮政编码）的用户？要么… ？

k近邻（k-Nearest Neighbors）采用向量空间模型来分类，是一种常用的监督学习方法。它的工作原理为：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测。通常，在分类任务中可使用“投票法”，即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果；在回归任务中可使用“平均法”，即将这k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果；还可基于距离

校验者: @DataMonk2017 @Veyron C @舞空 翻译者: @那伊抹微笑 sklearn.neighbors 提供了 neighbors-based (基于邻居的) 无监督学习以及监督学习方法的功能。 无监督的最近邻是许多其它学习方法的基础，尤其是 manifold learning (流行学习) 和 spectral clustering (谱聚类)。 neighbors-bas

k近邻模型 $$k$$近邻（k-Nearest Neighbor，简称kNN）学习是一种常用的监督式学习方法，其工作机制非常简单： 给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的$$k$$个训练样本，然后基于这$$k$$个“邻居”的信息来进行预测。通常，在分类任务中可使用“投票法”，即选择这$$k$$个样本中出现最多的类别标记作为预测结果；在回归任务中可以使用“平均法”，即将这$$k$$个

KNN 概述 k-近邻（kNN, k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。 一句话总结：近朱者赤近墨者黑！ k 近邻算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k 近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其 k 个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预