摘要:介绍Matlab的rangesearch()函数和knnsearch()函数。

rangesearch() —— 根据给定k-维数据集,返回指定距离范围内的所有数据点

knnsearch() —— 根据给定k-维数据集,返回最近的K个数据点

%% 给定数值矩阵(input data),返回最近点的K个点
% data matrix,100 x 3,表示100个空间点
data = [hospital.Age, hospital.Weight, 66 * rand(100, 1)];
% 绘制空间点
scatter3(data(:, 1), data(:, 2), data(:, 3), 36, [1 0 0], "filled", "o")
hold on
zlabel 'Z'
% 目标点有两个
targetPoint = [50 162 21;
12 180 31];
% 绘制目标点
scatter3(targetPoint(:, 1), targetPoint(:, 2), targetPoint(:, 3), 72, "magenta", "filled", "hexagram")
hold on
tic
% 搜索目标点周围最近的3个点,返回值为data matrix的row index.
id = knnsearch(data, targetPoint, "Distance", "euclidean", "K", 3, "NSMethod", "kdtree");
toc
result = data(reshape(id,[1,6]), :);
% 绘制result 点
scatter3(result(:, 1), result(:, 2),result(:,3), 72, "blue", "filled", "square")

%% rangesearch():返回指定距离内的所有行索引
% dataCloud是10维数据,545580个数据点。
data = dataCloud(:,1:3);
% 绘制散点
scatter3(data(:, 1), data(:, 2), data(:, 3), 12, [1 0 0], "filled", "o")
hold on
zlabel 'Z'
targetPoint = [40164.5 139.539 496.914];
% 绘制目标点
scatter3(targetPoint(:, 1), targetPoint(:, 2), targetPoint(:, 3), 36, "magenta", "filled", "hexagram")
hold on
tic
% knn search using input data,直接给定数据集,搜索半径为50
id = rangesearch(data(:, 1 : 3), targetPoint, 50, "NSMethod", "kdtree", "Distance", "euclidean");
toc
result = data(id{1}, :);
% 绘制result 点
scatter3(result(:, 1), result(:, 2), result(:, 3), 72, "blue", "filled", "square")

%% 先创建KDtree model ,以此为基础返回范围内的点
data = dataCloud;
% 绘制散点
scatter3(data(:, 1), data(:, 2), data(:, 3), 12, [1 0 0], "filled", "o")
hold on
zlabel 'Z'
targetPoint = [40235.1142325237 -128.940013761462 738.5117255760920];
% 绘制目标点
scatter3(targetPoint(:, 1), targetPoint(:, 2), targetPoint(:, 3), 36, "magenta", "filled", "hexagram")
hold on mdl = KDTreeSearcher(data(:, 1 : 3), "Distance", 'euclidean');
tic
% knn search using KDtree model,直接给定数据集,搜索半径为50
id = rangesearch(mdl, targetPoint, 50, "Distance", "euclidean");
toc
result = data(id{1}, :);
% 绘制result 点
scatter3(result(:, 1), result(:, 2), result(:, 3), 72, "blue", "filled", "square")

【Matlab】基于KDtree的最近邻搜索和范围搜索的更多相关文章

  1. 基于KD-Tree的最近邻搜索

    目标:查询目标点附近的10个最近邻邻居. load fisheriris x = meas(:,:); figure(); g1=gscatter(x(:,),x(:,),species); %spe ...

  2. 基于R-Tree的最近邻查询

    转自基于R-Tree的最近邻查询 BAB(Branch.and.Band)算法是由Nick Roussopoulousnl等人于1995年提出的,是最早的基于R.树的静态最近邻查询算法.该算法使用MI ...

  3. 基于用户的最近邻协同过滤算法(MovieLens数据集)

      基于用户的最近邻算法(User-Based Neighbor Algorithms),是一种非概率性的协同过滤算法,也是推荐系统中最最古老,最著名的算法. 我们称那些兴趣相似的用户为邻居,如果用户 ...

  4. 基于 Kafka 的实时数仓在搜索的实践应用

    一.概述 Apache Kafka 发展至今,已经是一个很成熟的消息队列组件了,也是大数据生态圈中不可或缺的一员.Apache Kafka 社区非常的活跃,通过社区成员不断的贡献代码和迭代项目,使得 ...

  5. Elasticsearch深入搜索之全文搜索及JavaAPI使用

    一.基于词项与基于全文 所有查询会或多或少的执行相关度计算,但不是所有查询都有分析阶段. 和一些特殊的完全不会对文本进行操作的查询(如 bool 或 function_score )不同,文本查询可以 ...

  6. Elasticsearch核心技术(五):搜索API和搜索运行机制

    本文将从数据存储和搜索的角度简单分析Elasticsearch的搜索运行机制,主要涉及搜索API.搜索机制.存在问题和解决方案. 4.1 Search API Search API允许用户执行一个搜索 ...

  7. 高德地图-搜索服务-POI搜索

    高德地图-搜索服务-POI搜索 之前公司项目收货地址仿饿了么的收货地址,结果发现自己实现的关键字搜索和周边搜索,搜索到的poi列表跟饿了么的并不完全一样,后来考虑了下,应该是搜索的范围.类型之类的设置 ...

  8. 【高德地图API】从零开始学高德JS API(四)搜索服务——POI搜索|自动完成|输入提示|行政区域|交叉路口|自有数据检索

    原文:[高德地图API]从零开始学高德JS API(四)搜索服务——POI搜索|自动完成|输入提示|行政区域|交叉路口|自有数据检索 摘要:地图服务,大家能想到哪些?POI搜素,输入提示,地址解析,公 ...

  9. excel vba 实现跨表单(sheet) 搜索 - 显示搜索行记录搜索历史

    前两天,一个朋友问我,有没有办法在excel里实现一个表单里是原始数据,在另一个表单里显示搜索到的行,搜索关键词可用~分隔开,并把搜索历史记录下来? 我想了想,用vba实现肯定可以啊,但是我又在想,有 ...

  10. python 全栈开发,Day115(urlencode,批量操作,快速搜索,保留原搜索条件,自定义分页,拆分代码)

    今日内容前戏 静态字段和字段 先来看下面一段代码 class Foo: x = 1 # 类变量.静态字段.静态属性 def __init__(self): y = 6 # 实例变量.字段.对象属性 # ...

随机推荐

  1. 使用JSch进行sftp的连接运行状况检查

    public boolean checkConnection() throws JSchException { try { JSch jsch = new JSch(); Session sessio ...

  2. EPPlus使用方法---Excel处理我觉得超级好用

    目前只是用到导出Excel功能,导出大规模数据量速度也很快,而且比较容易操作(最起码导出是,暂时没有用到处理已存在的excel功能,有人说NPOI也好用,试了一下,最起码导出这个不如EPPlus    ...

  3. SpringBoot集成开源IM框架MobileIMSDK,实现即时通讯IM聊天功能

    一.前言 MobileIMSDK 是什么? MobileIMSDK  是一套专门为移动端开发的开源IM即时通讯框架,超轻量级.高度提炼,一套API优雅支持UDP .TCP .WebSocket 三种协 ...

  4. Linux 检查磁盘空间命令合集

    1. DF df 是检查Linux安装程序上可用分区空间的最常用的命令之一.可以使用"df -TH"以直观易读的格式打印分区类型和分区大小.此命令将显示每个部分的总可用空间.已用空 ...

  5. idea启动项目(本地jar包)的配置

    一. nohup java -jar jarName-0.0.1-SNAPSHOT.jar >msg.log 2>&1 &; java -Xms256m -Xmx512m ...

  6. Elasticsearch(3)--- Docker容器中运行ES、Kibana、Cerebro

    想加强ES有关的知识,看了阮一鸣老师讲的<Elasticsearch核心技术与实战>收获很大,所以接下来会跟着他来更加深入的学习ES. 这篇博客的目的就是部署好ES和跟ES相关的辅助工具, ...

  7. biancheng-JSTL标签库

    JSP 标签是一组与 HTML 标签相似,但又比 HTML 标签强大的功能标签.JSTL 用来简化 JSP 开发,可以使我们不用嵌入 Java 代码就能够开发出复杂的 JSP 页面.JSTL 包含 5 ...

  8. 字节流:FileInputStream和FileOutputStream的使用

    /** * 测试FileInputStream和FileOutputStream的使用 * * 结论: * 1. 对于文本文件(.txt,.java,.c,.cpp),使用字符流处理 * 2. 对于非 ...

  9. Pebbles pg walkthrough Easy

    NMAP ┌──(root㉿kali)-[/home/ftpuserr] └─# nmap -p- -A -sS 192.168.239.52 Starting Nmap 7.95 ( https:/ ...

  10. 对比使用DeepSeek与文新一言,了解DeepSeek的关键技术论文

    DeepSeek是国内大模型技术的新秀,最近也在业界和媒体界火爆出圈,所以想学习一下其技术. 大模型时代,学习知识,当然首先想到利用大模型,由于在过去一年,对DeepSeek使用不多,所以想和文新一言 ...