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为了提高高维数据相似查询的效率,提出一种基于双重距离尺度(DDM)的新型高维索引结构.通过建模得到该DDM的四元组数据结构,对于高维空间中的数据点,通过k平均聚类算法将数据点聚成若干类,分别计算每个点对应的始点和质心距离,得到基于加权质心距离,并将加权的质心距离作为每个数据点的索引键值,且用基于分片的B+树建立索引,得到了该索引的创建算法.高维空间的查询就转变成对一维空间的检索,并研究了数据点的维数、数据量和查询请求参数对查询性能的影响.结果表明,该DDM能更有效地缩小搜索空间,减少距离计算的开销,特别适
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