主要的方法就是，將資料儲存在kd樹這種空間資料結構中，樹的思想類似於二叉搜尋樹、紅黑樹等，真的很強大（相信童靴們明白的）。建立kd樹的過程，就是在多維資料點中，按照某一維度數值大小的中位數（中間值）不斷迴圈劃分空間，也就是超平面劃分空間，形成樹的層次結構。在傳統的knn演算法中，有很多的應用和說明。
如下函式簡單說明了，kd樹的生成步驟
def
create
(point_list=
none
, dimensions=
none
, axis=
0, sel_axis=
none):
""" 基於一系列n維空間的資料點，建立kd樹 """
ifnot point_list and
not dimensions:
raise valueerror(
'empty error'
)elif point_list:
dimensions = check_dimensionality(point_list, dimensions)
# by default cycle through the axis
sel_axis = sel_axis or
(lambda prev_axis:
(prev_axis+1)
% dimensions)
ifnot point_list:
return kdnode(sel_axis=sel_axis, axis=axis, dimensions=dimensions)
# sort point list and choose median as pivot element
point_list =
list
(point_list)
point_list.sort(key=
lambda point: point[axis]
) median =
len(point_list)//2
loc = point_list[median]
left = create(point_list[
:median]
, dimensions, sel_axis(axis)
) right = create(point_list[median +1:
], dimensions, sel_axis(axis)
)return kdnode(loc, left, right, axis=axis, sel_axis=sel_axis, dimensions=dimensions)
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