2、原理 2.1、数据结构 kd-tree,是k维的二叉树。其中的每一个节点都是k维的数据,数据结构如下所示 [2]: struct kdtree{ Node-data - 数据矢量 数据集中某个数据点,是n维矢量(这里也就是k维) Range - 空间矢量 该节点所代表的空间范围 split - 整数 垂直于分割超平面的方向轴序号 Left - kd树 由位于...
基于上述kd-tree原理不难推测到,kd-tree结构中一个节点 (Node) 需要承载的必要信息有:父节点,两个孩子节点,自身所代表的数据,所在层的划分维度,划分值。由此,我们得到了节点的最小数据结构: /*** A minimal structure of kd-tree node.*/template<typenamePointType>TreeNode{TreeNode*father_;TreeNode*left_...
1.2 KD-Tree效率如何? 如果实例点是随机分布的,kd树搜索的平均计算复杂度是(logN),这里N是训练实例数。 kd树更适用于训练实例数远大于空间维数时的k近邻搜索。 当空间维数接近训练实例数时,它的效率会迅速下降,几乎接近线性扫描。 2 构建原理 2.1 算法简介 上图(图2-1)取自李航统计学习方法,请读者耐心读完。
Kd-Tree,即K-dimensional tree,是一种高维索引树形数据结构,常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(Nearest Neighbor)和近似最近邻查找(Approximate Nearest Neighbor),例如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配。本文首先介绍Kd-Tree的基本原理,然后对基于BBF的近似查找方法进行介绍,最后给出一些参...
kd-tree是一种对高维空间的数据点进行划分的特殊数据结构,主要应用就是高维空间的数据查找,如:范围搜索和K近邻(knn)搜索,范围搜索就是给定查询点和距离阈值,获取在阈值范围内的所有数据点;knn搜索就是给定查询点和搜索点的数目n,查找出到搜索点最近的n个点的数目; ...
然后,对左子树和右子树分别递归地构建kdtree。构建过程中可以选择不同的分割策略,例如轮流选择坐标轴或者选择方差最大的坐标轴作为分割轴。 kdtree的搜索过程如下:给定一个目标点,从根节点开始,根据目标点在当前坐标轴上的值与当前节点的值的关系,选择左子树或右子树进行搜索。然后,根据目标点在下一个坐标轴上的值...
一、kd-tree和ball-tree在算法实现原理上的区别 KD树是对依次对K维坐标轴,以中值切分构造的树,每一个节点是一个超矩形,在维数小于20时效率较高;ball tree 是为了克服KD树高维失效而发明的,其构造过程是以质心C和半径r分割样本空间,每一个节点是一个超球体。 kd 树是一个二叉树,每一个...
kdtree通过将空间划分为多个子空间,以提高搜索效率。 二、kdtree的构建过程 构建kdtree的过程可以分为以下几个步骤: 1. 选择一个维度 从k个维度中选择一个维度作为当前划分的维度。选择维度的方法有很多种,常用的有轮流选择、选择方差最大的维度等。 2. 选择一个划分点 选择一个划分点,将当前节点的数据集按照...
kdtree原理kdtree原理 一、Kd树的概念 Kd树是一种用于多维空间的数据结构,它可以用来进行搜索和最近邻查找。Kd树的名称来源于它的构造方式——将每个节点分割成两个子节点,也就是说,每个节点都代表了一个k维空间中的超矩形区域。 二、构建Kd树 Kd树的构建过程可以分为以下几个步骤: 1. 选择一个维度:首先选择一...