1. kd树简介

构造kd树的方法如下:构造根结点,使根结点对应于k维空间中包含所有实例点的超矩形区域;
通过下面的递归方法,不断地对k维空间进行切分,生成子结点。
在超矩形区域(结点)上选择一个坐标轴和在此坐标轴上的一个切分点,确定一个超平面,这个超平面通过选定的切分点并垂直于选定的坐标轴,将当前超矩形区域切分
为左右两个子区域(子结点);这时,实例被分到两个子区域。这个过程直到子区域内没有实例时终止(终止时的结点为叶结点)。在此过程中,将实例保存在相应的结点上。

2. kd树建立

3. kd树搜索

李航统计学习方法(第二版)(六):k 近邻算法实现(kd树(kd tree)方法)的更多相关文章

  1. 李航统计学习方法(第二版)(五):k 近邻算法简介

    1 简介 k近邻法的输入为实例的特征向量,对应于特征空间的点;输出为实例的类别,可以取多类.k近邻法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定.分类时,对新的实例,根据其k个最近邻的训练实例的类别,通 ...

  2. 李航统计学习方法(第二版)(十):决策树CART算法

    1 简介 1.1 介绍 1.2 生成步骤 CART树算法由以下两步组成:(1)决策树生成:基于训练数据集生成决策树,生成的决策树要尽量大;(2)决策树剪枝:用验证数据集对己生成的树进行剪枝并选择最优子 ...

  3. 《统计学习方法》笔记三 k近邻法

    本系列笔记内容参考来源为李航<统计学习方法> k近邻是一种基本分类与回归方法,书中只讨论分类情况.输入为实例的特征向量,输出为实例的类别.k值的选择.距离度量及分类决策规则是k近邻法的三个 ...

  4. 统计学习方法(三)——K近邻法

    /*先把标题给写了.这样就能经常提醒自己*/ 1. k近邻算法 k临近算法的过程,即对一个新的样本,找到特征空间中与其最近的k个样本,这k个样本多数属于某个类,就把这个新的样本也归为这个类. 算法  ...

  5. 从K近邻算法谈到KD树、SIFT+BBF算法

    转自 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 ,感谢july的辛勤劳动 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章 ...

  6. 李航统计学习方法——算法2k近邻法

    2.4.1 构造kd树 给定一个二维空间数据集,T={(2,3),(5,4),(9,6)(4,7),(8,1),(7,2)} ,构造的kd树见下图 2.4.2 kd树最近邻搜索算法 三.实现算法 下面 ...

  7. 统计学习三:1.k近邻法

    全文引用自<统计学习方法>(李航) K近邻算法(k-nearest neighbor, KNN) 是一种非常简单直观的基本分类和回归方法,于1968年由Cover和Hart提出.在本文中, ...

  8. 统计学习方法 | 第3章 k邻近法

    第3章 k近邻法   1.近邻法是基本且简单的分类与回归方法.近邻法的基本做法是:对给定的训练实例点和输入实例点,首先确定输入实例点的个最近邻训练实例点,然后利用这个训练实例点的类的多数来预测输入实例 ...

  9. 统计学习三:2.K近邻法代码实现(以最近邻法为例)

    通过上文可知k近邻算法的基本原理,以及算法的具体流程,kd树的生成和搜索算法原理.本文实现了kd树的生成和搜索算法,通过对算法的具体实现,我们可以对算法原理有进一步的了解.具体代码可以在我的githu ...

随机推荐

  1. Linux 云服务器运维(操作及命令)

    1. 什么是linux服务器load average? Load是用来度量服务器工作量的大小,即计算机cpu任务执行队列的长度,值越大,表明包括正在运行和待运行的进程数越多. 2. 如何查看linux ...

  2. @atcoder - AGC003F@ Fraction of Fractal

    目录 @description@ @solution@ @accepted code@ @details@ @description@ 给定一个 H*W 黑白格图,保证黑格四连通. 定义分形如下:0 ...

  3. LR字符串处理函数-lr_save_var

    int lr_save_var ("截取的字符串"+start,len,options,param_name) start:表示从第几位截取  len:表示截取长度  option ...

  4. JDBC——使用JDBC连接MySQL数据库

    在JDBC--什么是JDBC一文中我们已经介绍了JDBC的基本原理. 这篇文章我们聊聊如何使用JDBC连接MySQL数据库. 一.基本操作 首先我们需要一个数据库和一张表: CREATE DATABA ...

  5. springMVC --@RequestParam注解(后台控制器获取参数)

    在SpringMVC后台控制层获取参数的方式主要有两种,一种是request.getParameter("name"),另外一种是用注解@RequestParam直接获取. 1.获 ...

  6. Perl入门(二)Perl的流程控制

    Perl是一种粘性语言,如果你有其他语言的基础的话,你会发现他的流程控制完全和你所知的一模一样. 简单说一下他们的区别: Perl的elsif在其他语言里头可能表示为else if Perl的last ...

  7. 黎活明8天快速掌握android视频教程--23_网络通信之网络图片查看器

    1.首先新建立一个java web项目的工程.使用的是myeclipe开发软件 图片的下载路径是http://192.168.1.103:8080/lihuoming_23/3.png 当前手机和电脑 ...

  8. junit配合catubuter统计单元测试的代码覆盖率

    1.视频参考孔浩老师ant视频笔记 对应的build-junit.xml脚步如下所示: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8&qu ...

  9. 分享 HT 实用技巧:实现指南针和 3D 魔方导航

    前言 三维场景时常需要一个导航标识,用来确定场景所处的方位. 一般有两种表现形式:指南针.小方盒(方位魔方). 参考一下百度百科中的 maya 界面,可以看到右上角有一个标识方位的小盒子,说的就是它: ...

  10. [USACO11JAN]Roads and Planes G【缩点+Dij+拓补排序】

    题目 Farmer John正在一个新的销售区域对他的牛奶销售方案进行调查.他想把牛奶送到T个城镇 (1 <= T <= 25,000),编号为1T.这些城镇之间通过R条道路 (1 < ...