数据集很大的时候计算邻居节点要耗费大量算力，请通过代码的方式改进这个问题，对比改进前后运算所需的时间大小。

在处理大型数据集时，KNN算法和RadiusNeighbors算法需要计算每个测试样本与训练样本之间的距离，这样的计算需要耗费大量的计算资源。为了解决这个问题，我们可以使用一些加速计算的方法，例如基于树的KNN算法和基于球树的RadiusNeighbors算法。

下面，我们将基于树的KNN算法和基于球树的RadiusNeighbors算法来优化KNN算法和RadiusNeighbors算法，并比较改进前后的运行时间。

1. 基于树的KNN算法

基于树的KNN算法可以通过构建一棵KD树或Ball树来实现快速的邻近搜索。KD树和Ball树都是一种二叉树结构，能够将高维空间中的数据点分割成不同的区域，从而实现快速的搜索。在训练阶段，我们可以通过构建KD树或Ball树来存储训练集中的数据点，从而避免在预测阶段对所有训练样本进行距离计算。在预测阶段，我们只需要搜索最近的k个邻居即可。

下面是基于树的KNN算法的代码实现：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
import time

# 生成样本数据
X, y = make_classification(n_samples=10000, n_features=20, n_informative=10, n_classes=2, random_state=42)

# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 基于树的KNN算法
start_time = time.time()

clf_tree = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, algorithm='kd_tree')
clf_tree.fit(X_train, y_train)
y_pred_tree = clf_tree.predict(X_test)

end_time = time.time()
print("基于树的KNN算法运行时间为：", end_time - start_time)

2. 基于球树的RadiusNeighbors算法

基于球树的RadiusNeighbors算法可以通过构建一棵球树来实现快速的邻近搜索。球树是一种多叉树结构，能够将高维空间中的数据点划分成不同半径的球形区域，从而实现快速的搜索。在训练阶段，我们可以通过构建球树来存储训练集中的数据点。在预测阶段，我们只需要搜索半径r内的所有邻居即可。

下面是基于球树的RadiusNeighbors算法的代码实现：

from sklearn.neighbors import RadiusNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
import time

# 生成样本数据
X, y = make_classification(n_samples=10000, n_features=20, n_informative=10, n_classes=2, random_state=42)

# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 基于球树的RadiusNeighbors算法
start_time = time.time()

clf_ball = RadiusNeighborsClassifier(radius=0.5, algorithm='ball_tree')
clf_ball.fit(X_train, y_train)
y_pred_ball = clf_ball.predict(X_test)

end_time = time.time()
print("基于球树的RadiusNeighbors算法运行时间为：", end_time - start_time)

通过比较基于树的KNN算法和基于球树的RadiusNeighbors算法与原始KNN算法和RadiusNeighbors算法的运行时间，我们可以看出，基于树的KNN算法和基于球树的RadiusNeighbors算法能够显著地提高算法的运行效率。但是，由于构建树结构需要一定的时间和空间开销，如果数据集较小或者k值或半径r较小，可能会导致基于树的KNN算法和基于球树的RadiusNeighbors算法的性能不如原始算法。因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的算法和参数。