KDTree实现KNN算法在之前的博客中，我们已经学习了KNN算法的原理和代码实现。KNN算法通过计算待分类样本点和已知样本点之间的距离，选取距离最近的K个点，通过多数表决的方式进行分类。但是，当样本数据量很大时，计算所有样本之间的距离会变得非常耗时，因此我们需要一种更高效的方法来解决这个问题。KDTree介绍KDTree是一种常见的数据结构，可以用于高效地查找多维空间中的最近邻点。在KDTree
转载
2024-04-01 13:56:20
32阅读
本文主要讲K近邻算法（KNN），kd树的构造和搜索1.KNN算法KNN是基本的分类算法，采用多数表决的方式预测。算法很简单，下面举个栗子，并运行看看结果以电影为例子，给出一个数据集，再预测一个电影是爱情片还是动作片。下面是数据集即，打斗镜头和接吻镜头是数据的特征维度，电影类别是实例的类别，对应上面算法的y给出一个电影（18,90），打斗镜头18次，接吻镜头90次，现在预测它的类别，吗么根据算法先计
转载
2024-05-08 22:47:07
81阅读
一、kNN算法概述kNN算法是用来分类的，其依据测量不同特征值之间的距离，其核心思想在于用距离目标最近的k个样本数据的分类来代表目标的分类（这k个样本数据和目标数据最为相似）。其精度高，对异常值不敏感，并且无数据输入假定，但是计算复杂度和空间复杂度均高，更多的适用于数值型和标称型数据。kNN算法的工作原理：存在一个训练样本集，并且其中的每个数据都存在标签，因此样本集中的数据与其所属分类的对应关系是
一、KD树基本解释1.1、基础概念为了优化KNN的计算，使用KD树解
原创
2018-08-02 14:34:34
206阅读
概述已知样本空间如何快速查询得到其近邻？唯有以空间换时间，建立索引是最基本的解决方式。但是索引建立的方式各有不同，kd树只是是其中一种。它的思想如同分治法，即：利用已有数据对k维空间进行切分。 注意：在一维空间里面，二叉查找树就是KD树的情形。 对于一颗二叉查找树，可以在空间上理解：树的每个节点把对应父节点切成的空间再切分，从而形成各个不同的子空间。查找某点的所在位置时，就变成了查找点所在子空间。
转载
2024-02-28 09:03:58
140阅读
1.实例 假设有6个二维数据点{（2,3），（5,4），（9,6），（4,7），（8,1），（7,2）}，数据点位于二维空间内（如图2中黑点所示）。k-d树算法就是要确定图2中这些分割空间的分割线（多维空间即为分割平面，一般为超平面）。下面就要通过一步步展示k-d树是如何确定这些分割线的。 k-d树算法可
转载
2024-04-18 09:44:46
114阅读
KNN算法及其优缺点KD树（KNN的plus版平衡二叉树的构建（递归KD树的构建（递归KNN中KD树的查询操作。
原创
2024-04-03 13:04:00
76阅读
利用高维的二分查找，建立KD树，减小查找最近点的时间复杂度。
原创
2024-04-03 13:19:24
39阅读
KD树（K-Dimensional Tree）是一种二叉树，用于在k维空间中对数据进行分割和组织。
原创
2024-04-03 13:04:07
101阅读
k近邻模型（k-Nearest Neighbors） 1.三个基本要素：距离度量、k值的选择、分类决策规则 当基本要素确定后，对于新的输入实例，它所属的类唯一确定 3.单元：对于每个训练点x，距离该点比其他点更近的所有点组成的区域 每个训练点有一个单元 4.距离度量：n维实数向量空间R^n，使用的距 ...
转载
2021-10-31 20:15:00
279阅读
2评论
一、KNN分类模型 演示from operator import itemgetterimport
原创
2018-08-07 08:47:14
100阅读
KD树 1. 概述 KD树是一种查询索引结构，广泛应用于数据库索引中。从概念的角度讲，它是一种高纬数据的快速查询结构，本文首先介绍1维数据的索引查询，然后介绍2维KD树的创建和查询 2. 1维数据的查询 假设在数据库的表格T中存储了学生的语文成绩chinese、数学成绩math、英语成绩englis
转载
2019-11-04 22:37:00
282阅读
2评论
首先来一个问题： 给定平面上一个点集 E ，还有一个定点 V ，怎么在一群点中找出一个点 U，使得 V 与 U 的距离最近（欧几里得距离）？ 当然，我们能够想到一种做法：枚举 E 中所有的点，找出它们中距离V 最近的点 U。 但是，假设现在有两个点集 E1 与 E2 ，对于 E2 中每一个点 Vi
转载
2017-02-13 21:08:00
167阅读
2评论
常用来作空间划分及近邻搜索，是二叉空间划分树的一个特例。通常，对于维度为k，数据点数为N的数据集，kd树适用于N≫2的k次方的情形。 1维数据的查询 假设在数据库的表格T中存储了学生的语文成绩chinese、数学成绩math、英语成绩english，如果要查询语文成绩介于30～93分的学生，如何处理？假设学生数量为N，如果顺序查询，则其时间复杂度为O(N)，当学生规模很大时，其
转载
2024-01-02 13:41:48
68阅读
用python实现kd树的构造和搜索目标点最近邻的过程
kd树就是一种对k维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构，可以运用在k近邻法中，实现快速k近邻搜索。构造kd树相当于不断地用垂直于坐标轴的超平面将k维空间切分，依次选择坐标轴对空间进行切分，选择训练实例点在选定坐标轴上的中位数为切分点。 首先创建一个类，用于表示树的节点，包
转载
2023-06-29 13:39:22
103阅读
介绍kd树的构造和搜索原理
kd树就是一种对k维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构，可以运用在k近邻法中，实现快速k近邻搜索。构造kd树相当于不断地用垂直于坐标轴的超平面将k维空间切分。
假设数据集\(T\)的大小是\(m*n\),即\(T={x_1,x_2,...x_m}\),其中\(x_i=(x_i^{(1)},x_i
转载
2023-12-03 11:56:04
45阅读
思路篇导语：kd 树是一种二叉树数据结构，可以用来进行高效的 kNN 计算。kd 树算法偏于复杂，本篇将先介绍以二叉树的形式来记录和索引空间的思路，以便读者更轻松地理解 kd 树。因为 kd 树的概念和算法较为复杂，固将本教程分为“思路篇”和“详细篇”。两篇的内容在一定程度上是重叠的，但是本篇注重于讲解 kd 树背后的思想和直觉，告诉读者一颗二项树是如何承载空间概念的，我们又该如何从树中
转载
2022-08-20 00:02:29
102阅读
一、kd树模型 在使用k-means等算法时，经常需要查找最近邻节点，kd树就是一种二叉树，将特征空间进行分割，以便减小搜索时间。（具体内容可以参考李航《统计学习方法》一书）。二、代码实现 这里实现二维平面上的kd树，可以类推到n维特征空间。 （本人代码水平有限，如有错误，还请各位大牛不吝指出）import math
class kdTreeNode(object):
'
调了一下午的bug，突然绿了的感觉真好#include<iostream>#include<cstdio>#include<algorithm>#in
原创
2022-10-19 16:12:51
43阅读
98 构造 kd 树的例子 上面抽象的定义和算法确实是很不好理解，举一个例子会清楚很多。首先随机在 中随机生成 13 个点作为我们的数据集。起始的切分轴；这里 对应 xx 轴，而 对应 y 轴。 首先先沿 x 坐标进行切分，
原创
2023-08-02 20:18:12
110阅读
