算法:构建k-d树(createKDTree) 输入:数据点集Data-set和其所在的空间Range 输出:Kd,类型为k-d tree 1.If Data-set为空,则返回空的k-d tree 2.调用节点生成程序: (1)确定split域:对于所有描述子数据(特征矢量),统计它们在每个维上的数据方差。以SURF特征为例,描述子为64维,可计算64个方差。挑选出最大...
和普通的二叉树一样,K-D Tree也会出现不平衡的情况,导致耗时大大提升。因此,一般用重构的方法将K-D Tree打造成平衡树。和替罪羊树一样,K-D Tree也有一个不平衡率 alpha ,当左右子树任意一棵的节点数占比超过 alpha ,就对这棵子树进行重构。 利用K-D Tree可以完成一些常见的操作,例如在二维平面上求某个矩...
k-d tree即k-dimensional tree,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,k-d tree适用于N≫2k的情形。 1)k-d tree算法原理 k-d tree是每个节点均为k维数值点的二叉树,其上的每个节点代表一个超平面,该超平面垂直于当前划分维度的坐标轴,并在该维...
对于n个实例的k维数据来说,建立kd-tree的时间复杂度为O(knlogn)。 k-d树算法可以分为两大部分,除了上部分有关k-d树本身这种数据结构建立的算法,另一部分是在建立的k-d树上各种诸如插入,删除,查找(最邻近查找)等操作涉及的算法。下面,咱们依次来看kd树的插入、删除、查找操作。 2.2 KD树的插入 元素插入到一...
1算法:createKDTree构建一棵k-d tree 2 3输入:exm_set样本集 4 5输出: Kd,类型为kd-tree 6 71.如果exm_set是空的,则返回空的kd-tree 8 92.调用分裂结点选择程序(输入是exm_set),返回两个值 10 11dom_elt:= exm_set中的一个样本点 12 13split :=分裂维的序号 14 153.exm_set_left = {exm∈...
kd 树(k-dimensional tree)是一个包含空间信息的二项树数据结构,它是用来计算 kNN 的一个非常常用的工具。如果特征的维度是 D,样本的数量是N,那么一般来讲 kd 树算法的复杂度是O(D log(N)),相比于穷算的 O(DN) 省去了非常多的计算量。 1 构建KD树 ...
k-d tree，或称k维树，是计算机科学中使用的一种数据结构，用来组织表示k维空间中的点集合，如下图所示。它是一种带有其他约束条件的二分查找树。k-d tree对于区间和近邻搜索十分有用。我们为了达到目的，通常只在三个维度中进行处理，因此所有的k-d tree都将是三维k-d tree。k-d tree的每一级在指定维度...
K-D Tree是一种空间分割的数据结构,将点划分到K维空间里。 K-D Tree根据每个维度上数据的方差,取最大方差的维度作为分割轴,并对当前数据按分割轴维度进行检索,找到中位数数据,再根据所有数据与中位数当前维度值的大小关系,确定其它数据所属分支。如图1,从左边开始的第三根红色线将整个区域分割为了左右两个区间...
对于n个实例的k维数据来说,建立kd-tree的时间复杂度为O(knlogn)。** k-d树算法可以分为两大部分,除了上部分有关k-d树本身这种数据结构建立的算法,另一部分是在建立的k-d树上各种诸如插入,删除,查找(最邻近查找)等操作涉及的算法。下面,咱们依次来看kd树的插入、删除、查找操作。
算法:kdtreeFindNearest/* k-d tree的最近邻搜索 */ 输入:Kd/* k-d tree类型*/ target/* 待查询数据点 */ 输出: nearest/* 最近邻数据结点 */ dist/* 最近邻和查询点的距离 */ 1. 如果Kd是空的,则设dist为无穷大返回 2. 向下搜索直到叶子结点 ...