Listas de clusters usando centros espacialmente dispersos para búsquedas por similitud en espacios métricos

Abstract

El Sparse Spatial Selection es una nueva estructura basada en pivotes para búsqueda por similaridad en espacios métricos. Esta estructura es del tipo arreglo y ha demostrado buen rendimiento durante la búsqueda comparado con otros métodos de selección. El presente trabajo describe la construcción de una nueva estructura métrica. Ésta es una estructura de tipo árbol y nace de la aplicación recursiva Listas de Clusters usando SSS como método general para la selección de centros. Resultados experimentales demuestran que tiene mejor desempeño, en termino de evaluaciones de distancia, que la estructura Lista de Clusters original y otras estructuras conocidas.