2)tree=KDTree(data)# 查找某个特定点的最近邻point=np.array([0.5,0.5])dist,index=tree.query(point)# 输出结果print(f"查询点:{point}")print(f"最近邻点:{data[index]},距离:{dist}")# 可视化plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c='blue',label='Data...
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,...
1、构建kdTree:通过递归构建一个二叉树,以当前空间维度的中位数点作为分割点,依次将空间分割,注意保存每个节点的坐标索引,以及由该节点划分出的左右节点序列和左右空间边界。 注意:这里的左右指的是每个维度的左右边界,默认:左小右大。 Node类参数说明: 这里没有将点的具体坐标信息赋予节点,而是保存节点对应的坐标...
3.1 对KD-Tree的理解 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...
2. 定义绘制函数 def plot_kdtree(tree, data, ax, bounds, depth=0): if tree is None: return # 获取当前维度和划分点 k = data.shape[1] axis = depth % k median_idx = tree.idx median_point = data[median_idx] # 绘制划分线
代码链接:ANN/KDTree at main · maiff/ANN(喜欢的话点个赞或者star~~) 时间复杂度 我在mac下KDTree和Annoy建立过程和KNN过程,其中测试数据集是SIFT,详细的测试参数可以参见github项目里的readme。具体表现如下: 可以看到KDTree在实际knn中是完全不可用的状态,虽然正确率是100,一般KDTree是不用在向量召回中,而...
为了提高k近邻搜索的效率,可以考虑使用特殊的结构存储训练数据,以减少计算距离的次数。下面介绍kd树(kd tree)算法 构建kd树 构造kd树的算法如下 输入:k维空间数据集$T=\{x_1,x_2,...,x_N\}$,其中$x_i=(x_i^{(1)},x_i^{(2)},...,x_i^{(k)})^T,i=1,2,...,N$; ...
left_child=self._make_kdtree(points[:median], depth +1), right_child=self._make_kdtree(points[median +1:], depth +1)) deffind_nearest(self, point, root=None, axis=0, dist_func=lambdax, y: np.linalg.norm(x - y)): ifrootisNone: ...
KD-Tree是一种基于二叉搜索树的算法，每个节点存储K维向量，通过递归地将数据集按维度切割成空间，实现快速搜索。其建树过程是关键，通常使用最大方差法选择分割轴，即每次选择方差最大的维度进行划分，确保在数据分布像木条时也能有效切割。构建过程中，找到中位数的步骤需要O(n)时间，借助快速排序的...