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def predict(test_set, kd_tree): predict = [] for i in range(len(test_set)): predict.append(find_nearest(kd_tree, test_set[i]).label) return np.array(predict) # 构造kdTree搜索 # 现在的实现是最近邻, # 问题1:怎么保存每个结点对应的label,现在的实现似乎成功了,但我不确定 # 问题2:速...
Scikit-learn中的KDTree类实现了KD树的构建和查询功能,使用库函数可以避免手动实现的复杂性,同时库函数通常经过优化,性能更好。 from sklearn.neighbors import KDTree import numpy as np points = np.array([(2, 3), (5, 4), (9, 6), (4, 7), (8, 1), (7, 2)]) kdtree = KDTree(points,...
tree = KDTree(points) 查询最近邻 dist, ind = tree.query(points[:1], k=3) print("最近邻距离: ", dist) print("最近邻索引: ", ind) 三、利用matplotlib进行KD树可视化 为了更好地理解KD树的结构,我们可以使用matplotlib库对其进行可视化。在2D空间中,这通常涉及绘制数据点和划分平面。以下是一个详细...
用法: KDTree.query(self, x, k=1, eps=0, p=2, distance_upper_bound=inf) 查询kd-tree附近的邻居 参数: x:array_like, last dimension self.m 要查询的点数组。 k:int, 可选参数 要返回的最
kdtree = KDTree(X, leaf_size=2)# 查询点 query_point = np.array([[2,3]])# 执行最近邻搜索 dist, ind = kdtree.query(query_point, k=1) print("Nearest point:", X[ind]) print("Distance:", dist) 3、 kd树优势 相比于逐一计算所有数据点的距离,kd树通过减少需要计算的距离数来提高效率,...
在Python中,可以使用scipy.spatial模块中的KDTree类来构建KD树。以下是一个简单的示例: python import numpy as np from scipy.spatial import KDTree # 创建一些示例数据点 points = np.array([ [2, 3], [5, 4], [9, 6], [4, 7], [8, 1], [7, 2] ]) # 构建KD树 kd_tree = KDTree(poin...
3.2 生成KD-Tree 3.3 最近邻搜索 3.4 Python代码 3.5 细节点理解 3.5.1 分割维度的选择 3.5.2 为什么选取中位数作为分割点? 一、平衡二叉树AVL 1.1 定义 任意节点的子树的高度差都小于等于1。英文:Balanced Binary Tree, BBT 或者 AVL。 1.2 判断条件 (1)是二叉排序树; (2)任何一个节点的左子树、右子树...
left_child=self._make_kdtree(points[:median], depth + 1),right_child=self._make_kdtree(points[median + 1:], depth + 1))def find_nearest(self,point,root=None,axis=0,dist_func=lambda x, y: np.linalg.norm(x - y)):if root is None:root = self.tree self._best = None # 若不...
Input: 无序化的向量,维度kOutput:向量对应的kd-treeAlgorithm:1、初始化分割轴:对每个维度的数据进行方差的计算,取最大方差的维度作为分割轴,标记为r;2、确定节点:对当前数据按分割轴维度进行检索,找到中位数数据,并将其放入到当前节点上;3、划分双支:划分左支:在当前分割轴维度,所有小于中位数的值划分到左...