李航统计学习方法kd树实现 kd树(K-dimension 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。kd树是是一种二叉树,表示对k维空间的一个划分,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,构成一系列的K维超矩形区域。kd树的每个结点对应于一个k维超矩形区域。利用kd树
统计学习方法kd树实现 包含kd树的建立以及搜索两部分程序,具体算法过程如下: 给定一个目标点,搜索其最近邻,首先找到包含目标点的叶节点,然后从该叶节点出发,依次退回到其父节点,不断查找是否存在比当前最近点更近的点,直到退回到根节点时终止,获得目标点的最近邻点。如果按照流程可描述如下: 1. 从根节点出发,若目标点x当前维
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