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:速度非常慢 class KdNode(object): def...
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,...
不难看出,KD Tree的建立步骤跟BST是非常相似的,可以认为BST是KD Tree在一维数据上的特例。KD Tree的算法复杂度介于O(Log2(N))和O(N)之间。 1.8 特征选取 您可能还会问,为什么方差最大的适合作为特征呢? 因为方差大,数据相对“分散”,选取该特征来对数据集进行分割,数据散得更“开”一些。 1.9 分割点选择 ...
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...
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...
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...
from sklearn.neighbors import KDTree import numpy as np # 示例数据 X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]) # 构建KD树 kdtree = KDTree(X, leaf_size=2) # 查询点 query_point = np.array([[2, 3]]) ...
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,...