int dim; bool operator < (const KDNode& o)const{ return featrue[_idx]} }; struct KDTree{ int dims; KDNode Node[maxn]; KDNode data[maxn<<2]; bool flag[maxn<<2]; priority_queue> Q;//查询结果队列 void build(int l,int r,int o,int dep,bool clc_region = false){ //最后一...
该算法比传统的 KD 算法拥有更高的查询效率. 本文的主要贡献有两点:(1) 构建一种快速创建 Kd-Tree 索引来支持 KNN算法进行大规模数据的分类查询操作. (2) 改进传统的 Kd-Tree 索引构建方法, 提出新的改进算法 RB 算法, 提高KNN 算法查询的效率.关键词: k 近邻查询;Kd树;空间数据;多边形空间;层次划分中图分...
近邻查询算法是查询大规模空间数据的常用算法之一 , 使用 Kd— Tree 先构建大规模空间数据的索引, 然后 对搜索空间进行层次划分 , 再进行 k 近邻查询 , 能保证搜索的效率. 但是 , 传统的 Kd— Tree构建有两个缺点 : 使用测 试数据点进行 k 近邻查询每次都需要回溯到根节点, 影响了查询的效率; Kd-Tree使用...
data .( 2 ) RB algorithm is proposed to improve the traditional Kd-Tree index con-struction method ,and improving query efficiency for KNN algorithm .%k近邻查询算法是查询大规模空间数据的常用算法之一,使用Kd-Tree先构建大规模空间数据的索引,然后对搜索空间进行层次划分,再进行k近邻查询,能保证...
但是,传统的Kd-Tree构建有两个缺点:使用测试数据点进行k近邻查询每次都需要回溯到根节点,影响了查询的效率;Kd-Tree使用split域对空间进行层次划分,空间划分为立方体(二维数据表现为矩形),多边形空间在相交判断时会出现没必要进行数据距离比较的多余空间,这样会影响查询的效率。针对这两个缺点,本文提出了相应的改进算法-...