kd树和knn算法的c语言实现 基于kd树的knn的实现原理可以参考文末的链接,都是一些好文章。 这里参考了别人的代码。用c语言写的包括kd树的构建与查找k近邻的程序。 code: 1#include<stdio.h>2#include<stdlib.h>3#include<math.h>4#include56typedefstruct{//数据维度7doublex;8doubley;9}data_struct;1011typede...
usingnamespacestd; structKdNode{ KdNode*Parent; KdNode*LSon; KdNode*RSon; booldiv; floatAxis,Axis_x,Axis_y; KdNode() {Parent=nullptr,LSon=nullptr,RSon=nullptr; } KdNode(KdNode*Par,KdNode*Ls,KdNode*Rs,floataxis,floataxis_x, floataxis_y) :Parent(Par), LSon(Ls), RSon(Rs), Axis(a...
y} \right)P\left( {y = {c_k}\mid X = x} \right)\\ = \arg {\min _{y \in {\cal Y}}}\sum\limits_{k = 1,k \ne j}^K {P\left( {y = {c_k}\mid X = x} \right)} \;\\ = \arg {\min _{y \in {\cal Y}}}\left( {1 ...
kd 树:为了避免每次都重新计算一遍距离,算法会把距离信息保存在一棵树里,这样就可以在每次计算之前从树里查询距离信息,尽量避免重新计算。其基本原理是,如果 A 和 B 距离很远,B 和 C 距离很近,那么 A 和 C 的距离也很远。有了这个信息,就可以在合适的时候跳过距离远的点。这样优化后的算法复...
k近邻算法最简单的方法是线性扫描,这时要计算输入实例与每一个训练实例的距离,当训练集很大时,非常耗时,这种方法不可行,为了提高k近邻的搜索效率,常常考虑使用特殊的存储结构存储训练数据,以减少计算距离的次数,具体方法很多,这里介绍实现经典的kd树方法。
C语言的KD树实现 kdtreefmms 13年前 kdtree 是一个简单易用的 KD-trees 的 C 语言实现。 Kd-trees 是二叉树扩展到K维的一种数据结构,可进行方便快速的查找和邻点查询。 项目主页:http://www.open-open.com/lib/view/home/1326095531906 相关经验 C语言的KD树实现 kdtree K近邻算法基础:KD树的操作 Trie...
要删除上图中结点A,选择结点A的右子树中X坐标值最小的结点,这里是C,C成为根,如下图: 从C的右子树中找出一个结点代替先前C的位置, 这里是D,并将D的左子树转为它的右子树,D代替先前C的位置,如下图: 在D的新右子树中,找X坐标最小的结点,这里为H,H代替D的位置, ...
第二层中,左子树中A在中间,所以A做根,按照y划分,D是A的右儿子;右子树中,F的纵坐标在中间,E的纵坐标更小,所以在F的左子树,C的纵坐标大于F,所以在F的右子树。 最大方差法:若数据在维度Di方差最大,则选择维度Di作为分辨器。因为方差代表数据的分散程度,越大就越容易划分。然后第二层再按第二大的方差选...
c 本轮第二次切分及第二轮切分 本轮并未就此结束,在X轴方向进行切分后将继续对Y方向进行切分。由于面点师第一刀把方形平面切成了两个子平面,对Y轴的切分自然需要对两个子平面各切一刀。这里再次强调,对于二维情况,Y是最后本轮最后维度,不需要再计算方差得到切分域,但是对于多维情况,此次计算是排除第一次切分域的...
1.根据p的坐标和kd树的结点向下进行搜索(如果树的结点是以 来切分的,那么如果p的坐标小于c,则走左子结点,否则走右子结点) 2.到达叶子结点时,将其标记为已访问。如果S中不足k个点,则将该结点加入到S中;如果S不空且当前结点与p点的距离小于S中最长的距离,则用当前结点替换S中离p最远的点 ...