Diferentes dimensiones

En las figuras y se muestra como influye la dimensión para el cálculo de los $K$ vecinos más cercanos, las diferentes gráficas que se muestran presentan el número de cálculos de distancia contra diferente cantidad de puntos, para 32 y 64 vecinos más cercanos respectivamente, usando 8 pivotes. para las gráficas de las figuras y , se usaron 32 pivotes y finalmente para las gráficas de las figuras y , se usaron 64 pivotes. En estas gráficas se observa que a medida que crece la dimensión crece también el número de cálculos de distancia necesarios para satisfacer la consulta.

Figura: Gráfica con diferentes bases de datos, variando la dimensión, para 8 pivotes, 8 bits y $K$=32

Es importante mencionar que a partir de la gráfica cada punto corresponde al número total de cálculos de distancia, es decir, cada punto es una corrida completa.

Figura: Gráfica con diferentes bases de datos, variando la dimensión, para 8 pivotes, 8 bits y $K$=64

Figura: Gráfica con diferentes bases de datos, variando la dimensión, para 32 pivotes, 8 bits y $K$=32

Figura: Gráfica con diferentes bases de datos, variando la dimensión, para 32 pivotes, 8 bits y $K$=64

Figura: Gráfica con diferentes bases de datos, variando la dimensión, para 64 pivotes, 8 bits y $K$=32

Figura: Gráfica con diferentes bases de datos, variando la dimensión, para 64 pivotes, 8 bits y $K$=64