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La importancia de las bases de datos multimedia ha ido creciendo en los últimos años en las más diversas áreas de aplicación, como la medicina, la geografía, etc. Con el crecimiento de la importancia y el uso, incluido el aumento explosivo de datos multimedia en Internet, aumentan las dimensiones de estas bases de datos. Esta evolución crea la necesidad de estructuras de indexación más eficientes para que las bases de datos puedan ser útiles y devolver resultados precisos en poco tiempo. Por lo general, estas bases de datos utilizan estructuras de indexación multidimensionales para tratar con vectores de características extraídos de elementos multimedia. Sin embargo, la mayoría de las estructuras de indexación multidimensionales existentes sufren la conocida 'maldición de la dimensionalidad', lo que dificulta la búsqueda en espacios de alta dimensionalidad. En este trabajo desarrollamos una estructura de indexación eficiente para soportar grandes bases de datos que contienen datos de alta dimensionalidad (más de 100). La nueva estructura de indexación, ND-Tree (Norm Diagonal Tree), se basa en una nueva técnica de reducción de dimensiones basada en dos medidas métricas, la norma euclidiana y la distancia a la diagonal del cubo unitario.