参考文献及推荐阅读

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  4. 统计学习方法,李航;
  5. 概率论与数理统计 第四版 盛骤等编,高教版;
  6. 《图像局部不变特性特征与描述》王永明 王贵锦 编著;
  7. 数据挖掘:实用机器学习技术,[新西兰]Ian H.Witten 著,第4章4.7节;
  8. 模式分类,第4章 非参数技术,[美] IRichard O. Duda / Peter E. Hart / David G. Stork 著;
  9. http://underthehood.blog.51cto.com/2531780/687160
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  12. http://blog.csdn.net/ijuliet/article/details/4471311
  13. Rob Hess维护的sift库,http://blogs.oregonstate.edu/hess/code/sift/
  14. 酷壳,http://coolshell.cn/articles/8052.html
  15. rubyist,http://segmentfault.com/q/1010000000094674
  16. 皮尔逊相关系数维基百科页面,http://t.cn/zjy6Gpg
  17. 皮尔逊相关系数的一个应用:http://www.sobuhu.com/archives/567
  18. http://blog.csdn.net/wsywl/article/details/5727327
  19. 标准差,http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%A0%87%E5%87%86%E5%B7%AE
  20. 协方差与相关性,http://t.cn/zjyXFRB
  21. 电子科大kd树电子课件:http://t.cn/zjbpXna
  22. 编程艺术之寻找最小的k个数:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6403777
  23. 机器学习那些事儿,http://vdisk.weibo.com/s/ix_9F
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  26. 一个库:http://docs.pointclouds.org/trunk/group__kdtree.html
  27. 3D上使用kd树:http://pointclouds.org/
  28. 编辑数学公式:http://webdemo.visionobjects.com/equation.html?locale=zh_CN
  29. 基于R树的最近邻查找:http://blog.sina.com.cn/s/blog_72e1c7550101dsc3.html
  30. 包含一个demo:http://www.leexiang.com/kd-tree
  31. 机器学习相关降维算法,http://www.cnblogs.com/xbinworld/category/337861.html
  32. Machine Learning相关topic,http://www.cnblogs.com/jerrylead/tag/Machine%20Learning/
  33. 机器学习中的数学,http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/category/273623.html
  34. 一堆概念性wikipedia页面;
  35. 基于度量空间高维索引结构VP-tree及MVP-tree的图像检索,王志强,甘国辉,程起敏;
  36. Spill-Trees,An investigation of practical approximate nearest neighbor algorithms;
  37. DIST ANCE-BASED INDEXING FOR HIGH-DIMENSIONAL METRIC SP ACES,作者:Tolga Bozkaya & Meral Ozsoyoglu;
  38. “Multidimensional Binary Search Trees Used for Associative Searching”,Jon
    Louis Bentley。

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