plot_kdtree(tree.left, data, ax, left_bounds, depth + 1) plot_kdtree(tree.right, data, ax, right_bounds, depth + 1) 3. 生成随机数据并构建KD树 points = np.random.rand(10, 2) tree = KDTree(points, leaf_size=2) 4. 创建绘图 fig, ax = plt.subplots() ax.scatter(points[:, 0...
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,...
kd_tree_example.pygithub.com/tushushu/imylu/blob/master/examples/kd_tree_example.py 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...
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 __init__(self, dom_elt, split, left, right, ...
这里c++实现是根据https://github.com/crvs/KDTree改的,原本项目只实现了最邻近查找。我加了k最邻近查找,我的代码链接ANN/KDTree at main · maiff/ANN。 建树细节 其中比较重要的是建树的细节,用了c++中nth_element的api。建树也是一个递归的过程,建树的细节见代码:https://github.com/maiff/ANN/blob/main...
self.build_tree(points)RuntimeError:KDTree construction failedwithnon-unique points 1. 2. 3. 4. 5. 在这种情况下,构建KD树时可能会由于重复的点而导致运行时错误。代码中抛出的异常指明了关键的错误片段为self.build_tree(points)。 根因分析
defkdtree(point_list, depth=0): try: # 假设所有点都具有相同的维度 k=len(point_list[0]) # 如果不是point_list返回None exceptIndexError as e: returnNone # 根据深度选择轴,以便轴循环所有有效值 axis=depth%k # 排序点列表并选择中位数作为主元素 ...
这里将写了一个KDTree类,仅实现了最近邻,K近邻之后若有时间再更新: fromcollectionsimportnamedtuple fromoperatorimportitemgetter frompprintimportpformat importnumpyasnp classNode(namedtuple('Node','location left_child right_child')): def__repr__(self): ...
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...
Python实现KD-Tree最近邻算法这⾥将写了⼀个KDTree类，仅实现了最近邻，K近邻之后若有时间再更新：from collections import namedtuple from operator import itemgetter from pprint import pformat import numpy as np class Node(namedtuple('Node', 'location left_child right_child')):def __repr__(self):...