KdTree算 法详解 kd树(k-dimensional树的简称),是一种分割k维数据空间的数据结构,主要应用于多维空间关键数据的近邻查找(Nearest Neighbor)和近 似最近邻查找(Approximate Nearest Neighbor)。 一、 Kd-tree 其实KDTree就是二叉查找树(Binary Search Tree,BST)的变种。二叉查找树的性质如下: 1)若它的左子树不为空...
所以我们便知晓了 KD-tree 的基本原理:利用k维的交替划分,使得每一个子矩形的信息能用一个或多个点进行维护。这样就能再保证时间复杂度等各项性能最优的情况下,维护一个二维平面的信息了。 3. 算法实现# 3.1 建树# 根据2. 算法理论 所述,我们知晓了 KD-tree 的基本建树原理。 首先,我们可以定义一个结构体...
- 最近邻算法：最近邻算法（如K近邻分类、K近邻回归）的核心是找到与查询点最近的k个邻居。KD - Tree可以加速这个搜索过程，尤其是在处理高维数据时，能在较短时间内找到最近邻点，提高算法的效率。例如在手写数字识别任务中，通过KD - Tree快速找到与待识别数字特征最接近的训练样本，从而进行分类。- 聚类分析：...
一、Kd-tree 其实KDTree就是二叉查找树(Binary Search Tree,BST)的变种。二叉查找树的性质如下: 1)若它的左子树不为空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值; 2)若它的右子树不为空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值; 3)它的左、右子树也分别为二叉排序树; ...
1.是什么 K-Dimensional Tree(也称为 K-D Tree)是一种空间分区数据结构,用来划分高纬空间里的点。这种数据结构的作用类似于二叉搜索树,每个节点代表多维空间中的数据,树的深度为log2(n)。 2. 用处 KD tree可以用来: 最近邻搜索; 范围查询; 快速查找... 由于在...
kd-tree 是一种实现多维 k-nearest neighbor(kNN)的方法。 原文传送门 Moore, Andrew W. "An intoductory tutorial on kd-trees." (1991). 特色 一种用来找多维向量最近邻的数据结构和相应算法,可用于 kNN。这篇文章除了讲了基本原理和算法,还给出了扩展性能的分析。
为了能够让Kd树满足对高维数据的索引,Jeffrey S. Beis和David G. Lowe提出了一种改进算法——Kd-tree with BBF(Best Bin First),该算法能够实现近似K近邻的快速搜索,在保证一定查找精度的前提下使得查找速度较快。 Python 实现 Pythonscipy.spatial 包中封装了KDTree的实现 ...
我们很容易发现,KD-Tree一个广泛的使用场景是用来优化KNN算法。我们在之前介绍KNN算法的文章当中曾经提到过,KNN算法在预测的时候需要遍历整个数据集,然后计算数据集中每一个样本与当前样本的距离,选出最近的K个来,这需要大量的开销。而使用KD-Tree,我们可以在一次查询当中直接查找到K个最近的样本,因此大大提升KNN算法...
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...