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，相关定理和推论也简单列出，本文争取用15
原创
2021-05-20 23:37:59
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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，相关定理和推论也简单列出，本文争取用15分钟的时间，让大家快速理解KD树。2
原创
2022-04-11 10:29:07
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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
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2024-04-01 13:56:20
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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
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2024-05-08 22:47:07
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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
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2019-11-04 22:37:00
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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
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2017-02-13 21:08:00
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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
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2024-01-02 13:41:48
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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
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2023-06-29 13:39:22
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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
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2023-12-03 11:56:04
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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。
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2024-02-28 09:03:58
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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
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2022-08-20 00:02:29
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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
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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
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1：kd简介 1.1 什么是kd树 根据KNN每次需要预测一个点时，我们都需要计算训练数据集里每个点到这个点的距离，然后选出距离最近的k个点进行投票。当数据集很大时，这个计算成本非常高，针对N个样本，D个特征的数据集，其算法复杂度为O（DN^2）。 kd树：为了避免每次都重新计算一遍距离，算法会把距 ...
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2021-11-03 08:52:00
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1. 生成树和最小生成树的概念
设图G(V,E)连通，则
生成树：包含图G(V,E)中的所有节点，及|V|-1条边的连通图，一个图的生成树可以有多颗
最小生成树：最小权重生成树，在生成树的概念上加一个限制条件，即生成树的所有边的权值总和最小的树，最小生成树也可以有多颗
2. 求解最小生成树的通用方法
由于最小生成树包含图G的所有边，所以我们需要做的只是寻找最小生成树的边集A
设：边集A是图G的任意
之前介绍的KNN算法使用的是线性扫描，计算复杂度和空间复杂度都很高。事实上，实际数据集中的点一般时呈簇状分布的，所以，很多点我们是完全没有必要遍历的，索引树的方法就是对将要搜索的点进行空间划分，空间划分可能会有重叠，也可能没有重叠，kd-tree就是划分空间没有重叠的索引树kd-tree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。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围
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2023-10-26 17:49:38
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实现了kd树的生成和最近邻点的查找算法，对代码做了一定程度的说明，以及进行了少量测试，测试结果表明算法具有分类效果。
通过上文可知k近邻算法的基本原理，以及算法的具体流程，kd树的生成和搜索算法原理。本文实现了kd树的生成和搜索算法，通过对算法的具体实现，我们可以对算法原理有进一步的了解。具体代码可以在我的github上查看。代码#!/usr/bin/p
以二维平面点((x,y))的集合(2,3)，(5,4)，(9,6)，(4,7)，(8,1)，(7,2)为例结合下图来说明k-d tree的构建过程。（一）构建步骤1.构建根节点时，此时的切分维度为(x)，如上点集合在(x)维从小到大排序为：(2,3)，(4,7)，(5,4)，(7,2)，(8,1)，(9,6)；其中中位数为7，选择中值(7,2)。（注：2,4,5,7,8,9在数学中的中值为(5 +
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2023-12-31 21:36:17
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目录kd树一、kd树学习目标二、kd树引入三、kd树详解3.2.1 示例3.1.1 示例3.1 构造kd树3.2 kd树搜索四、kd树流程4.1 输入4.2 输出4.3 流程五、kd树优缺点5.1 优点5.2 缺点六、小结更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/
原创
2021-04-16 11:32:02
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