kd-tree在日常使用中,一般会在两个方面使用: 最近邻搜索 距离范围搜索 距离范围搜索的原理和最近邻搜索的差不多,把满足距离的全部放进去就可以了。 最近邻搜索的函数在激光点云匹配中找最近点的时候用的比较多: //头文件 #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> //设定kd-tree的智能指针 pcl::KdTreeFLANN<...
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...
1. 原理篇 我们用大白话讲讲KD-Tree是怎么一回事。 1.1 线性查找 假设数组A为[0, 6, 3, 8, 7, 4, 11],有一个元素x,我们要找到数组A中距离x最近的元素,应该如何实现呢?比较直接的想法是用数组A中的每一个元素与x作差,差的绝对值最小的那个元素就是我们要找的元素。假设x = 2,那么用数组A中的所...
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...
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...
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选择的维度进行排序,取中间位置的点作为划分点。 3. 划分数据集 根据划分点将...
然后方差最大的维度就作为当前节点的划分维度,这样做的原理其实就是:方差越大,说明这个维度上的数据波动越大,也就说明了他们就越不可能属于同一个空间,需要在这个维度上对点进行划分,这就是kd-tree节点选择划分维度的原理 先贴一张kd-tree的图 途中每个节点代表划分点,标示维黑体的维度就是节点的划分维度,可以看...