實現knn時，主要考慮的問題是如何對訓練資料進行快速近鄰搜尋.這點在特徵空間的維數大及訓練資料容量大時尤其必要.knn最簡單的實現方法是線性掃瞄（linear scan）.這時要計算輸入例項與每乙個訓練例項的距離.當訓練集很大時，計算非常耗時，這種方法是不可行的.為了提高knn搜尋的效率，可以考慮使用特殊的結構儲存訓練資料，以減少計算距離的次數. kd樹就是一種方法.kd樹就是k維二叉樹kd樹是一種對k維空間中的例項點進行儲存以便對其進行快速檢索的樹形資料結構.kd樹是二叉樹，表示對k維空間的乙個劃分（partition）.構造d樹相當於不斷地用垂直於座標軸的超平面將k維空間切分，構成一系列的k維超矩形區域.kd樹的每個結點對應於乙個k維超矩形區域.
kd樹是一種查詢索引結構，也廣泛應用於資料庫索引中
KNN演算法的KD樹C 實現
kd樹本質上是一種二叉樹，它擁有具備特定排列順序的 節點以便查詢資料，即在二叉排序樹之中，某個 節點左子樹的值均小於 節點的值，而右側均大於 節點的值，如果用中序遍歷這棵樹，它的列印順序將是從小到大遞增的順序。當然剩下的科普就不說了，這也是在pcl庫當中，最常用的輪子之一，處理點雲速度非常快。另外，...
KNN原理及python實現 kd樹
覺得自己完全看懂和做出來是兩回事，希望自己可以堅持將機器學習演算法基本都復現出來，並有時間進行時間空間複雜度的優化，用matlab梳理完思路後有時間再用python寫一遍，畢竟我是乙個厲害的小女子哈哈哈。如果你閱讀我的文章有什麼疑問，或是任何學術討論，歡迎和我交流 ianqi1994 163.com...
KNN演算法和KD樹
knn k nearestneighbor 鄰近演算法，或者說k最近鄰分類演算法 是資料探勘分類技術中最簡單的方法之一。所謂k最近鄰，就是k個最近的鄰居的意思，說的是每個樣本都可以用它最接近的k個鄰居來代表。knn演算法的核心思想是如果乙個樣本在特徵空間中的k個最相鄰的樣本中的大多數屬於某乙個類別，...