UMAP 作者推荐 PyNNDescent：大幅提速的 kNN 图构建方案

leland_mcinnes · x · 2026-11-12

UMAP 作者 Leland McInnes 回复网友提问时指出,如果只想尽快构建 kNN 图,或需要在速度/质量权衡上有更多选择,可以直接使用 PyNNDescent 或 RINND。他补充说 PyNNDescent 最近明显提速(尤其在 kNN 图构建上),新版 UMAP 通过调整 PyNNDescent 的参数配置更好地利用了它——用极小的精度损失换取了非常显著的性能提升。

PyNNDescent 是一个基于 Nearest Neighbor Descent 的 Python 近似最近邻库,用于 k 近邻图构建与近似最近邻搜索,采用 BSD-2 协议开源,GitHub 上已有约 976 stars。