但一个平衡的k-d tree对最近邻搜索、空间搜索等应用场景并非是最优的。 常规的k-d tree的构建过程为:循环依序取数据点的各维度来作为切分维度,取数据点在该维度的中值作为切分超平面,将中值左侧的数据点挂在其左子树,将中值右侧的数据点挂在其右子树。递归处理其子树,直至所有数据点挂载完毕。 a)切分维度选择优化 构建
操作1 就相当于在K-D Tree上插入节点 (x,y) ,操作 2 则是前面所陈述的求二维平面内某一矩形中的点权和,也可以在K-D Tree上进行查询。 详情见代码 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #include<algorithm> using namespace std; const int N=5e5; const double alpha=0.7; ...
1.1 KNN的通俗解释 何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻居。 用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(...
data disturbancek-d treeThis paper proposes the implementation of k-d tree algorithm to protect the medical data of patients from leaking to the medical internet of things through data disturbance, which conceals the original medical data. As a sensitive attribute of medical data, blood pressure ...
但是由于 k-D Tree 只要求要中位数在排序后正确的位置上,所以我们只需要递归排序包含中位数的 一侧。可以证明,这样的期望复杂度是O(n)的。在algorithm库中,有一个实现相同功能的函数nth_element(),要找到s[l]和s[r]之间的值按照排序规则cmp排序后在s[mid]位置上的值,并保证s[mid]左边的值小于s[mid],...
算法和其他相关参数等。一算法的选择第一个是indexParams。配置我们要使用的算法1、 随机k-d树算法(The Randomizedk-dTreeAlgorithm) a...效。K-meanstree利用了数据固有的结构信息,它根据数据的所有维度进行聚类,而随机k-dtree一次只利用了一个维度进行划分。 2.1 算法描述 步骤1建立优先搜索k-meanstree: (1 智...
何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻居。 用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K...
(1)Kd-Tree算法原理和开源实现代码 (2)从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法 3. K-D树的C++实现 以HDU4347为例,给出K-D树的C++的简易代码。题目:The Closest M Points 代码: #include <iostream> #include <string.h> #include <algorithm> ...
#include <algorithm> #include <vector> #include <string> #include <queue> #include <stack> #define INT_INF 0x3fffffff #define LL_INF 0x3fffffffffffffff #define EPS 1e-12 #define MOD 1000000007 #define PI 3.141592653579798 #define N 60000 ...
k-d树(k-d tree) 来自维基百科,自由的百科全书 简介 k-d树是二叉树的一种,树中每个节点都是一个多维(k-dimension)的数据点。每个非叶子节点都可以看做是隐含的分割超平面,该平面将空间分成两部分(也叫半空间)。超平面左边的点由k-d树的左子树表示,右边的点由右子树表示。选择超平面的方式为:树中的每个...